JP7486196B2 - ターゲット管理システム、ターゲット管理方法及びプログラム - Google Patents

Description

本開示は、ターゲット管理システム、ターゲット管理方法及びプログラムに関し、より詳細には、組織の活動を、工数や収益性等のターゲットにより管理する、ターゲット管理システム、ターゲット管理方法及びプログラムに関する。

特許文献１には、商品列ごとに、商品列の背後に設置された超音波センサから出射された超音波を用いて計測モジュールで計測される距離を基に商品列の商品残個数を算出する棚在庫管理システムが記載されている。このシステムでは、算出された商品残個数が所定閾値と比較され、品出しの要否が判定される。そして、品出しを要する商品列の存在が判定されると、その旨が店員に知らされる。また、店舗内が撮像手段で撮像され、撮像された画像から人物が検知され、その人物の店舗内での移動軌跡が求められる。

特開２０２０－１９５８８号公報

しかし、上記背景技術では、商品残個数等のターゲットについて、計測モジュールで計測される距離を基に算出される値と、所定閾値等の標準値との差異が拡大し、品出し等の活動のターゲットによる的確な管理（品出しの要否判定等）が困難となる場合があった。

本開示の目的は、活動のターゲットによる的確な管理を可能にする、ターゲット管理システム、ターゲット管理方法及びプログラムを提供することである。

本開示の一態様に係るターゲット管理システムは、取得部と処理部とを備える。取得部は、複数の作業が行われる複数の時間帯を含む第１期間にわたって、複数の作業の工数の実績値を取得する。処理部は、第１期間における各作業の工数の実績値と予め設定された標準工数との差異を算出し、第１期間より後の第２期間において、差異が縮小するように第２期間に対応する標準工数を更新する。また、処理部は、第２期間について、第１期間で取得した工数と同じ作業項目について、期間特定情報、期間属性情報、及び期間内の作業対象の数量に関する数量情報、を含む予測用データセットに基づき、工数予測値を取得する。そして、処理部は、更新された標準工数と、工数予測値と、第２期間に作業を行う作業員を含む人員情報と、に基づいて、第２期間における作業計画を作成する。

本開示の一態様に係るターゲット管理方法は、取得ステップと処理ステップとを備える。取得ステップは、複数の時間帯を含む第１期間にわたって、複数の作業の工数に関する値を取得する。処理ステップは、第１期間における各作業の工数の実績値と予め設定された標準工数との差異を算出し、第１期間より後の第２期間において、差異が縮小するように第２期間に対応する標準工数を更新する。また、処理ステップは、第２期間について、第１期間で取得した工数と同じ作業項目について、期間特定情報、期間属性情報、及び期間内の作業対象の数量に関する数量情報、を含む予測用データセットに基づき、工数予測値を取得する。そして、処理ステップは、更新された標準工数と、工数予測値と、第２期間に作業を行う作業員を含む人員情報と、に基づいて、第２期間における作業計画を作成する。

本開示の一態様に係るプログラムは、前記ターゲット管理方法を１以上のプロセッサに実行させるためのプログラムである。

本開示のターゲット管理システム、ターゲット管理方法及びプログラムは、活動のターゲットによる的確な管理が可能になるという効果がある。

図１は、本開示の実施形態１に係るターゲット管理システムのブロック図である。 図２は、同上のターゲット管理システムの動作を説明するためのフローチャートである。 図３は、同上のターゲット管理システムによる縮小処理を説明するためのフローチャートである。 図４は、本開示の実施形態２に係る品出管理システムのブロック図である。 図５は、同上の品出管理装置による品出関連情報の出力例（複数の店舗での各種の品出関連情報を表示した画面：本部トップ画面）を示す図である。 図６は、同上の品出管理装置による品出関連情報の出力例（店舗ごとの実在庫日数を表示した画面）を示す図である。 図７は、同上の品出管理装置による品出関連情報の出力例（店舗ごとの作業効率を表示した画面）を示す図である。 図８は、本開示の実施形態３に係る計画最適化システムのブロック図である。 図９は、同上の計画最適化システムを構成する生成部及び予測部による予測を説明するためのブロック図である。 図１０Ａは、同上の生成部及び同上の予測部による予測に用いる勤務実績情報のデータ構造図である。図１０Ｂは、同上の予測の結果を基に作成される作業計画を構成する勤務予定情報のデータ構造図である。 図１１は、同上のターゲット管理システム等の物流への適用例を説明するための概念図である。 図１２は、同上のターゲット管理システム等の販売への適用例を説明するための概念図である。

以下の実施形態で説明する構成は本開示の一例にすぎない。本開示は、以下の実施形態に限定されず、本開示の効果を奏することができれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。

（１）３つの実施形態１～３に共通の事項
本開示に係るターゲット管理システムの主要な事項は、認識可能なターゲットの値の取得による「可視化」、標準値の設定による「標準化」、及び可視化された値と標準値との差異を縮小するための縮小処理による「ギャップ縮小」、を実行する又は繰り返すことによって、活動のターゲットによる的確な管理を可能とする点にある。

この開示では、取得値と標準値との間の差異が大きいほど、活動及び標準値の少なくとも一方が不適正である可能性が高くなる点に着目し、値の取得、標準値の設定、及び差異の縮小のための処理、を行う又は繰り返す。これにより、差異は縮小し又は縮小していき、不適正な活動及び不適正な標準値少なくとも一方が適正化される又は適正化されていく。その結果、活動のターゲットによる的確な管理が可能になる。

本開示に係るターゲット管理システムは、取得部と、設定部と、縮小処理部とを備える。

なお、実施形態１に係るターゲット管理システム１００、実施形態２に係る品出管理システム１００Ａ、及び実施形態３に係る計画最適化システム１００Ｂの各々は、ターゲット管理システムの一形態である。

（１－１）ターゲットの値の取得
取得部は、ターゲットの値を、１以上の第１期間の各々について取得する。

ターゲットとは、ターゲット管理システムの管理対象であり、人員又は人員が属する組織、の活動に関する情報である。

人員とは、活動を行う人である。人員が属する組織は、例えば、企業、団体等である。活動は、通常、組織に属する人員によって行われる。ただし、活動は、組織に属さない人員によって行われてもよい。また、組織に属する人員に数は、通常、２人以上であるが、１人でもよい。

活動は、例えば、作業、管理及び経営の各々、又はこれらの組み合わせである。本開示における活動は、企業による営利活動であり、通常、作業、管理及び経営を含む。ただし、活動は、非営利の団体による非営利活動でもよい。非営利活動は、通常、作業及び管理を含み、経営を含まない。

組織は、２以上の層に階層化されていてもよい。２以上の層とは、例えば、下位層及び上位層からなる２層である。下位層は現場層、上位層は経営層であってもよい。

または、２以上の層は、下位層、中位層及び上位層からなる３層でもよい。中位層は、現場経営層（管理層）であってもよい。

さらに、現場層は、例えば、店舗層、店舗層の下位の部署層、部署層の下位のチーム層、などで構成されてもよい。ただし、階層の有無、及び階層を構成する層の数（階層の深さ）は問わない。

また、組織は、通常、２以上の部門で構成され、２以上の部門の各々が、２以上の層のいずれかに属する。２以上の部門は、例えば、物流部門、販売部門、管理部門、経営部門等である。物流部門及び販売部門は現場層に属し、管理部門は現場経営層に属し、経営部門は経営層に属する。

本開示におけるターゲットは、活動の状況を認識可能に示す情報である。認識とは、通常、人による認識であるが、例えば、人の知的活動を機械的な処理で実現するコンピュータ、による認識も含んでもよい。

ターゲットは、例えば、作業情報である。作業情報とは、作業に関する情報である。作業情報は、例えば、工数、在庫数量、作業効率等である。なお、工数、在庫数量、作業効率については後述する。

または、ターゲットは、経営情報でもよい。経営情報とは、経営に関する情報である。経営情報は、例えば、収益、成長率等の経営指標である。

または、ターゲットは、現場経営情報でもよい。現場経営情報とは、現場経営に関する情報である。現場経営は、例えば、作業の管理、コストの管理などである。

なお、ターゲットは、階層特定情報に対応付いていてもよい。階層特定情報とは、階層を特定する情報である。階層特定情報は、例えば“経営層”や“現場層”等の階層名であるが、または階層名に対応付いたＩＤでもよい。

また、ターゲットは、部門特定情報に対応付いていてもよい。部門特定情報とは、部門を特定する情報である。部門特定情報は、例えば“販売部門”や“物流部門”等の部門名であるが、部門名に対応付いたＩＤでもよい。

さらに、ターゲットは、人員特定情報に対応付いていてもよい。人員特定情報とは、人員を特定する情報である。人員特定情報は、例えば、氏名及び住所、携帯電話番号等であるが、氏名及び住所等に対応付いたＩＤでもよい。

取得部は、例えば、センサからの情報（観測結果）、キーボードやタッチパネル等の入力デバイスを介して（人手で）入力された情報、及びメモリに格納されている情報、のうち１種類以上の情報、を基に、ターゲットの値を取得する。なお、取得部がセンサを介して取得する値は、実績値である。ただし、取得部は、後述する予測部から予測値の引き渡しを受けてもよい。

センサは、例えば、カメラ３及びＬＰＳ４の各々、又はこれらを含む観測システム等である。カメラ３は、作業が行われる場所（以下、現場）に設置され、作業の対象（以下、作業対象）、及び作業を行う人員（店員、作業員等）などを撮影する。ＬＰＳ４は、現場に設置され、現場における人員（又は物品）の位置を検出する。なお、ＬＰＳ４については、実施形態３で説明する。または、センサは、例えば、商品に付されたバーコードを読み取る読取機でもよい。

メモリは、通常、ターゲット管理システム内のメモリであるが、外部のメモリでもよい。メモリは、ターゲット管理システムのコンピュータがアクセス可能であれば、その所在は問わない。

なお、取得部は、実施形態１では、取得部１２１に対応する。また、取得部は、実施形態２では、情報生成部１２１Ａに対応する。さらに、取得部は、実施形態３では、観測部２２１に対応する。

（１－２）標準値の設定
設定部は、ターゲットの標準値を設定する。

標準値とは、ターゲットに関する標準的な値である。標準値は、ターゲットに関して取得される値の良し悪しや高低（例えば、効率が良い又は悪い、収益性が高い又は低い）などを判断する際の判断基準となる値である。標準値は、例えば、閾値、理想値、評価指標などであってもよい。例えば、ターゲットが工数である場合の標準値は、標準工数である。

なお、設定部は、実施形態１では、設定部１２２に対応する。また、設定部は、実施形態２では、処理部１２Ａに対応する。さらに、設定部は、実施形態３では、設定部１２３Ｂに対応する。

（１－３）差異の縮小
縮小処理部は、縮小処理を行う。

縮小処理とは、上記１以上の第１期間の後の１以上の第２期間に取得される値と標準値との差異、を縮小する又は縮小していくための処理である。なお、上記１以上の第１期間は、通常、過去の１以上の期間である。また、上記１以上の第２期間は、通常、将来の１以上の第２期間である。

ただし、上記１以上の第１期間は、上記１以上の第２期間よりも前の期間であれば、必ずしも現時点に対して過去の期間でなくてもよい。また、上記１以上の第２期間は、上記１以上の第２期間よりも後の期間であれば、必ずしも現時点に対して将来の期間でなくてもよい。

差異は、例えば、取得部（取得部１２１，情報生成部１２１Ａ，観測部２２１）が取得する値と、標準値との差異である。ただし、差異は、後述する予測部が取得する予測値と、標準値との差異であってもよい。

なお、縮小処理部は、実施形態１では、縮小処理部１２４に対応する。また、縮小処理部は、実施形態２では、処理部１２Ａに対応する。さらに、縮小処理部は、実施形態３では、処理部１２Ｂに対応する。

（１－４）縮小処理の内容
縮小処理は、出力制御及び最適化のいずれか一方、又は両方を含む。ただし、出力制御の少なくとも一部は、人を介して最適化を実現する実現手段であってもよい。

なお、実施形態１では、縮小処理として、出力制御及び最適化の両方が行われる。また、実施形態２では、縮小処理として、出力制御が行われる。さらに、実施形態３では、縮小処理として、最適化が行われる。

（１－４－１）出力制御
出力制御とは、差異を認識可能な態様で出力させるための制御である。

出力された差異を人員が認識して活動を変えることで、差異は縮小し又は縮小していき、不適正な活動が適正化される又は適正化されていく。これによって、活動の的確な管理が可能になる。

（１－４－２）最適化
本開示における最適化は、標準値（例えば、標準工数）の更新、及び予測値（例えば、工数予測値）の更新、のいずれか一方、又は両方である。

（１－４－２ａ）最適化１：標準値の更新
ターゲットに関する取得値と標準値との差異が縮小する又は縮小していくように、標準値を更新する又は更新していくことで、不適正な標準値が適正化される又は適正化されていく。これによって、活動のターゲットによる的確な管理が可能になる。

なお、標準値の更新は、標準値を用いて作成される情報（例えば、作業計画）の最適化にも寄与する。

なお、標準値の更新は、前述した出力制御、又は後述する予測値の更新等、と共に行われることが好適である。それによって、不適正な活動及び不適正な標準値の双方の適正化を図ることができる。また、標準値の更新のみを行う場合と比べて、不適正な活動が標準的な活動となる可能性を低減できる。

（１－４－２ｂ）最適化２：予測値の更新
ターゲットの値として予測値を取得する場合に、取得値と標準値との差異が縮小する又は縮小していくように、予測値を更新する又は更新していくことで、取得値が標準値に近づく又は近づいていく。これによって、活動のターゲットによる的確な管理が可能になる。

なお、予測値の更新は、予測値を用いて作成される情報（例えば、作業計画）の最適化にも寄与する。

（１－４－２ｃ）最適化３：計画の変更
ターゲットに関する取得値と標準値との差異が縮小する又は縮小していくように、活動の計画（例えば、作業計画）を変更することで、活動のターゲットによる的確な管理が可能になる。

（１－４－２ｄ）最適化４：一連の工程の変更
ターゲットに関する取得値と標準値との差異が縮小する又は縮小していくように、一連の工程（例えば、一連の作業工程）を変更することで、活動のターゲットによる的確な管理が可能になる。

（２）２つの実施形態１及び２に共通の事項
（２－１）出力制御
縮小処理部（縮小処理部１２４，処理部１２Ａ）は、出力制御部を備える。出力制御部は、上記差異を認識可能な態様で出力させる。

なお、出力制御部は、実施形態１では、出力制御部１２４１に対応する。また、出力制御部は、実施形態２では、第１出力制御部１２２Ａ及び第２出力制御部１２３Ａに対応する。

この態様では、出力された差異を人員が認識して活動を変えることで、差異は縮小し又は縮小していき、不適正な活動が適正化される又は適正化されていく。これによって、活動の的確な管理が可能になる。

出力制御部（出力制御部１２４１，第１出力制御部１２２Ａ，第２出力制御部１２３Ａ）は、第１出力制御部と、第２出力制御部とを備える。

（２－１－１）第１出力制御
第１出力制御部は、取得部（取得部１２１，情報生成部１２１Ａ）が取得した値である取得値を出力させる。第１出力制御部は、通常、ターゲット特定情報も出力させる。

ターゲット特定情報とは、ターゲットを特定する情報である。ターゲット特定情報は、例えば、“工数”や“収益性”等のターゲット名、又はターゲット名に対応付いたＩＤ、等を示す文字列である。

なお、第１出力制御部は、実施形態１では、第１出力制御部１２４１ａに対応する。また、第１出力制御部は、実施形態２では、第１出力制御部１２２Ａに対応する。

これによって、取得値の認識の容易化を図ることができる。

（２－１－２）第２出力制御
第２出力制御部は、取得値と標準値との比較結果を認識可能な態様で出力させる。

なお、第２出力制御部は、実施形態１では、第２出力制御部１２４１ｂに対応する。また、第２出力制御部は、実施形態２では、第２出力制御部１２３Ａに対応する。

これによって、取得値と標準値との比較の容易化を図ることができる。

そして、第１出力制御及び第２出力制御の結果、活動のターゲットによる的確かつ容易な管理が可能になる。

（３）実施形態２に固有の事項
実施形態２では、組織は、店舗２００を有する。店舗２００では、商品の販売が行われる。

ターゲットは、店舗２００における品出しに関する情報である。標準値は、品出しに関する情報の評価指標である。

第１出力制御部１２２Ａは、品出関連情報を出力させる。品出関連情報とは、品出しに関する情報であり、情報生成部１２１Ａが生成した情報である。

第２出力制御部１２３Ａは、品出関連情報と評価指標との比較結果を認識可能な態様で出力させる。

これによって、品出しに関する評価の容易化を図ることができる。その結果、品出しの品出関連情報による的確かつ容易な管理が可能になる。

（４）実施形態１及び３に共通の事項
（４－１）差異の検出
ターゲット管理システム（１００，計画最適化システム１００Ｂ）は、検出部を更に備える。検出部は、１以上の第１期間の各々について、取得部（１２１，観測部２２１）が取得した値である取得値と標準値との差異を検出する。

検出部は、例えば、取得値と標準値との差分を算出する。差分は、例えば、取得値から標準値を減算した減算結果であり、正負の符号を含む。なお、差異は、絶対値が予め決められた閾値を超える差分でもよい。

なお、検出部は、実施形態１では、検出部１２３に対応する。また、検出部は、実施形態３では、検出部２２２に対応する。

（４－２）標準値の更新
縮小処理部（１２４，処理部１２Ｂ）は、更新部を含んでもよい。

更新部は、検出部（１２３，２２２）が検出した差異であり、１以上の第１期間に対応する１以上の差異、を基に、１以上の第２期間に差異が縮小する又は縮小していくように標準値を更新する。

なお、更新部は、実施形態１では、更新部１２４２に対応する。また、更新部は、実施形態３では、更新部１２５に対応する。

すなわち、実施形態１では、縮小処理部１２４は、更新部１２４２を含む。更新部１２４２は、検出部１２３が検出した差異であり、１以上の第１期間に対応する１以上の差異、を基に、１以上の第２期間に差異が縮小する又は縮小していくように標準値を更新する。また、実施形態２では、処理部１２Ｂは、更新部１２５を含む。更新部１２５は、検出部２２２が検出した差異であり、１以上の第１期間に対応する１以上の差異、を基に、１以上の第２期間に差異が縮小する又は縮小していくように標準値を更新する。

こうして、標準値を更新する又は更新していくことで、差異は縮小し又は縮小していき、不適正な標準値が適正化される又は適正化されていく。

これによって、活動のターゲットによる的確な管理が可能になる。

（４－３）作業の工数による管理
実施形態１，３では、例えば、活動は作業であり、ターゲットは工数である。

取得部（１２１，２２１）は、工数の値を１以上の第２期間の各々について取得する。設定部（１２２，１２３Ｂ）は、工数の標準値である標準工数を設定する。検出部（１２３，２２２）は、１以上の第２期間の各々について、取得値と標準工数との差異を取得する。更新部（１２４２，１２５）は、１以上の第２期間に差異が縮小する又は縮小していくように標準工数を更新する。

実施形態１では、取得部１２１は、工数の値を１以上の第２期間の各々について取得する。なお、取得部１２１が取得する工数の値は、予測値が好適であるが、実績値でもよい。設定部１２２は、工数の標準値である標準工数を設定する。検出部１２３は、１以上の第２期間の各々について、取得値と標準工数との差異を取得する。更新部１２４２は、１以上の第２期間に差異が縮小する又は縮小していくように標準工数を更新する。

実施形態３では、観測部２２１は、工数の値を１以上の第２期間の各々について取得する。なお、観測部２２１が取得する工数の値は、実績値である。設定部１２３Ｂは、工数の標準値である標準工数を設定する。検出部２２２は、１以上の第２期間の各々について、取得値と標準工数との差異を取得する。更新部１２５は、１以上の第２期間に差異が縮小する又は縮小していくように標準工数を更新する。

こうして、標準工数を更新する又は更新していくことで、差異は縮小し又は縮小していき、不適正な標準工数が適正化される又は適正化されていく。

これによって、作業の工数による的確な管理が可能になる。

（４－４）ターゲットの値予測
実施形態１，３では、縮小処理部（１２４，１２Ｂ）は、予測部（１２４３，１２２Ｂ）を更に備える。予測部（１２４３，１２２Ｂ）は、ターゲットの値を予測し、予測値を取得する。縮小処理部（１２４，１２Ｂ）は、予測部（１２４３，１２２Ｂ）が取得する予測値と前記標準値との差異を縮小する又は縮小していくための縮小処理を行ってもよい。

実施形態１では、縮小処理部１２４は、予測部１２４３を更に含む。

予測部１２４３は、１以上の第１期間に取得部が取得した値である２以上の取得値を少なくとも基に、１以上の第２期間の各々について、ターゲットの値を予測し、予測値を取得する。

予測部１２４３は、２以上の取得値に加え、メモリに格納されている情報も利用して、ターゲットの値を予測する。メモリは、通常、システム内のメモリ（例えば、サーバ２のメモリ）であるが、外部の装置のメモリでもよい。メモリに格納されている情報は、例えば、カレンダー情報、天候情報、売上情報等であるが、これに限らない。

取得部（１２１，２２１）は、予測部（１２４３，１２２Ｂ）から予測値を取得する。

実施形態３では、縮小処理部（処理部１２Ｂ）は、予測部１２２Ｂを更に含む。予測部１２２Ｂは、観測部２２１の観測結果を基に、予測値を取得する。

こうして、予測値を取得し、予測値と標準値との差異を縮小することで、管理の精度向上が図られる。

（５）実施形態３に固有の事項
上記１以上の第２期間は、実施形態３では、将来の１以上の第２期間である。

縮小処理部に対応する処理部１２Ｂは、予測部１２２Ｂ及び作成部１２４Ｂを含む。予測部１２２Ｂは、モデル（工数予測モデルＰＭ）を用いた予測アルゴリズム（工数予測アルゴリズムＰＡ）を実行することにより、将来の１以上の第２に対応する１以上の工数予測値（時間帯・部門別工数予測値ＰＶ２）を取得する。モデル（工数予測モデルＰＭ）は、予測用データセットＤＰを入力とし、工数予測値（時間帯・部門別工数予測値ＰＶ２）を出力とするモデルである。予測用データセットＤＰは、将来の１以上の第２期間の各々について、期間特定情報（時間帯特定情報ＴＩ）、期間属性情報（日属性情報ＡＩ）及び数量情報（来客数予測値ＰＶ１）の組、を含む。期間特定情報（時間帯特定情報ＴＩ）は、期間を特定する情報である。期間属性情報（日属性情報ＡＩ）は、上記期間の属性に関する情報である。数量情報（来客数予測値ＰＶ１）は、上記期間における作業対象の数量に関する情報である。設定部１２３Ｂは、作業の標準工数を設定する。

作成部１２４Ｂは、例えば、設定部１２３Ｂが設定した標準工数と、予測部１２２Ｂが取得した１以上の工数予測値（時間帯・部門別工数予測値ＰＶ２）と、作業を行う１人以上の人員に対応する１以上の人員情報（図１２Ａ参照）と、に基づいて、作業計画（図１２Ｂ）を作成する。作業計画（図１２Ｂ）は、将来の１以上の第２期間に１人以上の人員によって行われる作業に関する計画である。

こうして、工数予測値を取得することで、差異が縮小し、計画作成の精度向上を図ることができる。

なお、実施形態１に固有の事項については、後述する。

（６）実施形態１
以下、本開示の実施形態１について説明する。なお、前段のものと重複する説明は、簡略化又は省略する。

（６－１）ターゲット管理システム
本開示の実施形態１に係るターゲット管理システム１００は、図１に示すように、ターゲット管理装置１と、サーバ２と、カメラ３と、ＬＰＳ（Local Positioning System）４とを備える。ターゲット管理装置１は、ネットワーク４００を介して、サーバ２、カメラ３及びＬＰＳ４の各々と通信可能に接続される。ネットワーク４００は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット、通信回線網などである。

ターゲット管理装置１は、組織の活動をターゲットにより管理する。組織は、本実施形態では営利企業であるが、非営利の団体等でもよい。活動は、例えば、作業、経営等である。ターゲットは、例えば、工数、収益性等である。

本実施形態では、組織は、現場層及び経営層の２層に階層化されている。現場層は、現場で作業を行う作業者が属する層であり、経営層に対して下位の層である。経営層は、経営を行う経営者が属する層であり、現場層に対して上位の層である。

活動は、現場層に対応する作業、及び経営層に対応する経営を含む。

サーバ２は、各種の情報を格納している。各種の情報とは、例えば、カレンダー情報、天候情報、売上情報等である。

カメラ３は、現場に設置され、現場で行われる作業の対象（来客、物品等）、及び作業を行う人員を撮影する。

ＬＰＳ４は、現場に設置され、現場における人員（又は物品）の位置を検出する。

（６－２）ターゲット管理装置
ターゲット管理装置１は、図１に示すように、受付部１１と、処理部１２と、出力部１３とを備える。

受付部１１は、各種の情報を受け付ける。各種の情報とは、例えば、標準値などである。

処理部１２は、各種の処理を行う。各種の処理とは、例えば、取得部１２１、設定部１２２、検出部１２３及び縮小処理部１２４などの処理である。

出力部１３は、各種の情報を出力する。各種の情報とは、例えば、ターゲットの値（取得値）、差異情報などである。

処理部１２は、取得部１２１と、設定部１２２と、検出部１２３と、縮小処理部１２４とを備える。

取得部１２１は、ターゲットの値を取得する。取得部１２１は、例えば、ターゲットの実測値を、１以上の第１期間の各々について取得する。

または、取得部１２１は、ターゲットの予測値を、１以上の第１期間の後の１以上の第２期間の各々について取得してもよい。詳しくは、取得部１２１は、例えば、後述する予測部１２４３から予測値を取得する。

本実施形態におけるターゲットは、第１ターゲット及び第２ターゲットを含む。第１ターゲットとは、作業に関するターゲットである。第１ターゲットは、例えば、工数、在庫数量、作業効率等である。第２ターゲットとは、経営に関するターゲットである。第２ターゲットは、例えば、経営指標である。経営指標は、例えば、収益性、成長率等であるが、これに限らない。

取得部１２１は、カメラ３からの画像情報及びＬＰＳ４からの位置情報を基に、第１ターゲットの値である第１値を、１以上の第１期間の各々について取得する。なお、取得部１２１は、メモリに格納されている売上情報等の情報も用いて、第１値を取得してもよい。

また、取得部１２１は、少なくとも第１ターゲットの値を基に、第２ターゲットの値である第２値を、１以上の第１期間の各々について取得する。なお、取得部１２１は、メモリに格納されている売上情報等の情報も用いて、第２値を取得してもよい。

設定部１２２は、ターゲットの標準値を設定する。設定部１２２は、例えば、工数の標準値である標準工数を設定する。

設定部１２２は、例えば、第１標準値を設定する。第１標準値とは、第１ターゲットの標準値である。

設定部１２２は、例えば、２以上の部門の各々について、第１標準値を設定する。

設定部１２２は、少なくとも第１標準値を基に、第２標準値を設定する。第２標準値とは、第２ターゲットの標準値である。

設定部１２２は、例えば、システム内のメモリ又は外部の装置のメモリ、に格納されている売上情報等の情報も利用して、第２標準値を設定する。

検出部１２３は、１以上の第１期間の各々について、第２差異を検出する。第２差異とは、取得部１２１が取得した第２値である第２取得値と第２標準値との差異である。

検出部１２３は、取得部１２１が取得した値である取得値と標準値との差異を検出する。

検出部１２３は、例えば、１以上の第１期間の各々について、取得部１２１が取得した値である取得値と標準値との差異を検出する。

検出部１２３は、上記１以上の第１期間の各々について、取得部１２１が取得した第１値である第１取得値と第１標準値との第１差異を検出する。

（６－３）縮小処理
縮小処理部１２４は、前述した縮小処理を行う。

縮小処理部１２４は、例えば、図１に示すように、出力制御部１２４１と、更新部１２４２と、予測部１２４３とを備える。

縮小処理部１２４は、例えば、検出部１２３が検出した第１差異であり、１以上の第１期間に対応する１以上の第１差異、を基に、第１縮小処理を行ってもよい。第１縮小処理とは、１以上の第１期間の後の１以上の第２期間に取得部１２１が取得する第１値と第１標準値との第１差異を縮小する又は縮小していくための処理である。

これによって、現場層では、作業の第１ターゲット（工数等）による的確な管理が可能になる。

また、縮小処理部１２４は、例えば、検出部１２３が検出した第２差異であり、１以上の第１期間に対応する１以上の第２差異、を基に、第２縮小処理を行ってもよい。第２縮小処理とは、１以上の第１期間の後の１以上の第２期間に取得部１２１が取得する第２値と第２標準値との第２差異を縮小する又は縮小していくための処理である。

これによって、経営層では、経営の第２ターゲット（収益性等）による的確な管理が可能になる。

縮小処理部１２４は、第３縮小処理を更に行ってもよい。第３縮小処理とは、検出部１２３が検出した第２差異であり、１以上の第１期間に対応する１以上の第２差異、を基に、検出部１２３が検出する第１差異であり、１以上の第２期間に対応する１以上の第１差異、を縮小する又は縮小していくための処理である。

第３縮小処理は、例えば、第２差異が閾値を超えた場合に、１以上の第１期間に対応する１以上の第１差異を認識可能な態様で出力させる処理であってもよい。その場合、縮小処理部１２４は、１以上の第１期間に対応する１以上の第１差異に加えて、１以上の第２期間に対応する１以上の第２差異も認識可能な態様で出力させてもよい。

これによって、経営層において、第２差異の拡大（例えば、収益性の悪化）に応じて、その主因となっている第１差異を縮小するための処理を行う（例えば、第１差異を認識可能な態様で出力する）ことで、第２差異の拡大を抑制できる。

本実施形態における組織は、現場層に属する２以上の部門を含む。現場層に属する２以上の部門とは、例えば、物流部門及び販売部門である。

この場合、取得部１２１は、２以上の部門、並びに１以上の第１期間及び１以上の第２期間、の組み合わせの各々について第１値及び第２値を取得する。設定部１２２は、２以上の部門の各々について第１標準値及び第２標準値を設定する。検出部１２３は、２以上の部門、並びに１以上の第１期間及び１以上の第２期間、の組み合わせの各々について第１差異及び第２差異を検出する。縮小処理部１２４は、２以上の部門の各々について第１縮小処理及び第２縮小処理を行う。

縮小処理部１２４は、例えば、２以上の部門の各々について第３縮小処理を行ってもよい。

例えば、ある部門で第２差異が閾値を超えた場合に、縮小処理部１２４は、その部門に対応する２以上の第１差異を認識可能な態様で出力させる。縮小処理部１２４は、２以上の第２差異も認識可能な態様で出力させてもよい。

これによって、作業を分担する２以上の部門の各々と経営との連携を図ることができる。

（６－３－１）出力制御
出力制御部１２４１は、図１に示すように、第１出力制御部１２４１ａと、第２出力制御部１２４１ｂとを備える。

第１出力制御部１２４１ａは、取得部１２１が取得した値である取得値を出力させる。第２出力制御部１２４１ｂは、取得値と標準値との比較結果を認識可能な態様で出力させる。

なお、出力制御部１２４１は、人員特定情報、階層特定情報、部門特定情報及び期間特定情報、から選択される１種類以上の特定情報、で特定される範囲の情報を出力させてもよい。

詳しくは、受付部１１が、１種類以上の特定情報を選択する操作を受け付け、出力制御部１２４１は、当該受け付けられた１種類以上の特定情報、で特定される範囲の情報を出力させる。例えば、人員特定情報及び期間特定情報が選択された場合は、人員特定情報及び期間特定情報に紐づいている範囲の情報が出力される。

さらに、受付部１１は、上記のようにして受け付けられた１種類以上の特定情報の各々について、特定情報の値を受け付け、出力制御部１２４１は、１種類以上の特定情報で特定される範囲の情報のうち、受け付けられた１以上の値に対応する情報を出力させてもよい。例えば、人員特定情報及び期間特定情報の各々の値が受け付けられた場合は、人員特定情報の値に対応する人員の、期間特定情報の値に対応する期間における勤務予定情報等の情報を出力させる。

（６－３－２）標準値の更新
更新部１２４２は、検出部１２３が検出した差異であり、１以上の第１期間に対応する１以上の差異、を基に、１以上の第２期間に差異が縮小する又は縮小していくように標準値を更新する。

更新部１２４２は、設定部１２２が設定した標準工数を、例えば、取得部１２１が取得するターゲットの値（例えば、実績値）が標準工数に近づくように更新してもよい。

詳しくは、更新部１２４２は、設定部１２２が設定したターゲットの標準値（メモリに保持されている標準値）を、増加方向又は減少方向（例えば、増加方向）に所定量ずつ変化（インクリメント）させていき、当該変化に応じて差異が増加するか減少するかを判断する。

当該変化に応じて、検出部１２３が検出する差異が増加する場合、更新部１２４２は、変化の方向を反転させ、上記同様の動作を行う。つまり、更新部１２４２は、ターゲットの標準値を当該変化とは逆の方向（例えば、減少方向）に所定量ずつ変化（デクリメント）させていき、当該変化に応じて差異が増加するか減少するかを判断する。

当該変化に応じて差異が減少する場合、更新部１２４２は、差異が増加に転ずる直前（つまり、極小値をとる）まで、同様の動作を継続する。これによって、ターゲットの標準値は、差異が極小となるような値に更新される。

こうして標準値を更新することで、実績値と標準値との間の差異が縮小し又は縮小していく。

（６－３－３）予測
（６－３－３ａ）予測値の取得
予測部１２４３は、１以上の第１期間に取得部１２１が取得した値である２以上の取得値を少なくとも基に、１以上の第２期間の各々について、ターゲットの値を予測し、予測値を取得する。

予測部１２４３は、例えば、メモリに格納されている情報も利用して、ターゲットの値を予測し、予測値を取得する。

（６－３－３ｂ）予測値の更新
更新部１２４２は、予測部１２４３が取得した予測値を、検出部１２３が検出する差異が縮小するように更新する。

更新部１２４２は、例えば、取得部１２１が取得する実績値が標準値に近づくように、予測値を更新してもよい。

詳しくは、更新部１２４２は、予測部１２４３が取得した予測値（メモリに保持されている予測値）を、増加方向又は減少方向（例えば、増加方向）に所定量ずつ変化させていき、当該変化に応じて差異が増加するか減少するかを判断する。

当該変化に応じて差異が増加する場合、更新部１２４２は、変化の方向を反転させ、上記同様の動作を行う。つまり、更新部１２４２は、予測値を当該変化とは逆の方向（例えば、減少方向）に所定量ずつ変化させていき、当該変化に応じて差異が増加するか減少するかを判断する。

当該変化に応じて差異が減少する場合、更新部１２４２は、差異が増加に転ずる（つまり、極小値をとる）まで、同様の動作を継続する。これによって、予測値は、差異が極小値をとるような値に更新される。

こうして予測値を更新することで、実績値と標準値との間の差異が縮小し又は縮小していく。

これによって、差異の縮小、ひいては作業計画の最適化を図ることができる。

なお、更新部１２４２は、予測値の更新及び標準値の更新の両方を行うことが好適である。すなわち、更新部１２４２は、例えば、差異が極小値をとるように予測値を更新した後、差異が当該極小値（第１極小値）よりも小さい極小値（第２極小値）をとるように、標準値を更新する。

ただし、予測値の更新及び標準値の更新の実行順序は、上記とは逆でもよい。すなわち、更新部１２４２は、差異が極小値をとるように標準値を更新した後、差異が当該極小値（第１極小値）よりも小さい極小値（第２極小値）をとるように、予測値を更新してもよい。

また、更新部１２４２は、予測値の更新及び標準値の更新を交互に繰り返してもよい。これによって、差異の更なる縮小を図ることができる。

または、更新部１２４２は、予測値の更新のみを行い、標準値の更新を行わなくてもよい。または、更新部１２４２は、標準値の更新のみを行い、予測値の更新を行わなくてもよい。いずれの場合も、差異の縮小を図ることはできる。

（６－３－４）その他の更新
例えば、処理部１２が、ターゲットに関する標準値等の情報を基に作業計画を作成し、更新部１２４２は、ターゲットに関する取得値と標準値との差異が縮小する又は縮小していくように、作業計画を変更してもよい。

または、更新部１２４２は、ターゲットに関する取得値と標準値との差異が縮小する又は縮小していくように、作業を構成する一連の作業工程を更新してもよい。

（６－３－５）ターゲット管理装置の動作
ターゲット管理装置１は、図２のフローチャートに従う処理を実行する。なお、図２の処理は、ターゲット管理装置１の電源オンに応じて開始され、電源オフに応じて終了される。

処理部１２は、受付部１１がターゲットの標準値を受け付けたか否か、を判断する（ステップＳ１）。受付部１１がターゲットの標準値を受け付けたと判断された場合、処理はステップＳ２に進む。標準値が受け付けられていないと判断された場合、処理はステップＳ３に進む。

設定部は、ステップＳ１で受け付けられた値をターゲットの標準値に設定する（ステップＳ２）。設定された標準値は、メモリに保持される。その後、処理はステップＳ１に戻る。

処理部１２は、センサ（カメラ３等）からの情報を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ３）。センサからの情報を受け付けていないと判断された場合、処理はステップＳ８に進む。

取得部１２１は、ステップＳ３で受け付けられた情報を基に、ターゲットの値を取得する（ステップＳ４）。なお、ここで取得されるターゲットの値は、予測値及び実績値の少なくとも一方である。本実施形態では、予測値及び実績値の両方が取得される。取得されたターゲットの値は、メモリに保持される。

処理部１２は、標準値が設定済みか否かを判断する（ステップＳ５）。標準値が設定済みと判断された場合、処理はステップＳ６に進む。標準値が設定済みでないと判断された場合、処理はステップＳ８に進む。

検出部１２３は、ステップＳ２で取得された取得値と、ステップＳ４で設定された標準値との差異を検出する（ステップＳ６）。

縮小処理部１２４は、ステップＳ６で検出された差異を縮小するための縮小処理を実行する（ステップＳ７）。なお、縮小処理については、図３のフローチャートで説明する。その後、処理はステップＳ１に戻る。

処理部１２は、標準値が更新されたか否かを判断する（ステップＳ８）。なお、更新部１２４２が後述するステップＳ１２を実行すると、処理部１２は、標準値が更新されたと判断する。標準値が更新されたと判断された場合、処理はステップＳ２に戻る。標準値が更新されていないと判断された場合、処理はステップＳ１に戻る。

上記ステップＳ７の縮小処理は、例えば、図３のフローチャートに従って実行される。

処理部１２は、ステップＳ６で検出された差異が、予め決められた閾値より大きいか否かを判断する（ステップＳ１１）。差異が閾値より大きいと判断された場合、処理はステップＳ１２に進む。差異が閾値以下と判断された場合、処理は上位のフローチャート（図２）にリターンする。

更新部１２４２は、ステップＳ６で検出される差異が縮小するように、メモリ内の標準値を更新する（ステップＳ１２）。また、更新部１２４２は、ステップＳ６で検出される差異が縮小するように、メモリ内の予測値も更新する（ステップＳ１３）。つまり、差異が縮小するように、標準値及び予測値の各々が更新される。

次に、出力制御部１２４１は、ステップＳ６で検出された差異を認識可能な態様で出力させる（ステップＳ１４）。その後、処理は、上位のフローチャート（図２）にリターンする。

なお、図３では省略しているが、縮小処理では、前述した計画の変更、前述した一連の工程の変更、なども行われてもよい。

（６－４）ターゲット管理システムの変形例
なお、ターゲット管理システム１００は、予測部１２４３が予測に用いるモデル、を生成する生成部（図示しない）を更に備えていてもよい。

生成部は、センサ（カメラ３、ＬＰＳ４等）からの各種の情報（画像情報、位置情報等）と、ターゲットの実績値（工数実績値等：教師データ）と、の組を入力として、機械学習のアルゴリズムを実行することにより、モデルを生成する。

なお、生成部は、実施形態３では、生成部１２１Ｂに対応する。また、機械学習のアルゴリズムは、実施形態３では学習アルゴリズムＬＡに対応する。さらに、モデルは、実施形態３では工数予測モデルＰＭに対応する。

（７）実施形態２
（７－１）品出管理システム
本開示の実施形態２に係る品出管理システム１００Ａは、図４に示すように、品出管理装置１Ａと、１つ以上の売場端末２０と、１つ以上の保管庫端末３０とを備える。品出管理装置１Ａは、例えば、無線又は有線のＬＡＮ、インターネット、電話回線網などのネットワーク４００を介して、１つ以上の売場端末２０及び１つ以上の保管庫端末３０との各々と通信可能に接続される。

本実施形態における品出管理装置１Ａは、例えば、サーバであり、プロセッサ、メモリ及び通信モジュールなど（いずれも図示しない）を有する。また、品出管理装置１Ａは、通常、入力デバイス及び出力デバイス（いずれも図示しない）も有する。入力デバイスは、キーボードやタッチパネル等であり、出力デバイスは、ディスプレイやスピーカやプリンタ等である。さらに、品出管理装置１Ａは、撮影デバイス（図示しない）も有していてもよい。撮影デバイスは、カメラやスキャナ等である。

品出管理装置１Ａにおいて、メモリに各種の情報及びプログラムが格納され、プロセッサは、メモリ内の各種の情報及びプログラムに基づいて、後述する処理部１２Ａ等が行う各種の処理を実現する。なお、このようなプロセッサ及びメモリを「コンピュータ」と呼んでもよい。

売場端末２０及び保管庫端末３０は、携帯端末である。携帯端末は、例えば、スマートフォンやタブレット端末等であり、プロセッサ、メモリ、通信モジュール、入力デバイス、出力デバイス及び撮影デバイスなどを有する。売場端末２０及び保管庫端末３０の各々においても、メモリに各種の情報及びプログラムが格納され、プロセッサは各種の処理を実現しうる。

品出管理装置１Ａ、売場端末２０及び保管庫端末３０の各々が有する通信モジュールは、ネットワーク４００を介した通信（品出管理装置１Ａ、売場端末２０及び保管庫端末３０の間での各種の情報の送受信）を可能にする。

本実施形態の品出管理システム１００Ａは、スーパーやホームセンター等の小売事業者によって使用される。本実施形態における小売事業者は、本部３００、及び１以上の店舗２００を有する。店舗２００は、売場２０１及び保管庫２０２を有し、売場２０１には、商品を陳列するための１以上の陳列棚（図示しない）が配置される。保管庫２０２は、複数の区画（図示しない）に区分され、各区画に、商品を移動可能に保管するための１台以上のカートラック（図示しない）が配置される。

なお、本実施形態では、店舗２００は一の建物で構成され、当該一の建物内に売場２０１と保管庫２０２が設けられるが、売場２０１と保管庫２０２は別々の建物内に存在してもよい。また、保管庫２０２は、複数の店舗２００の共用でもよい。

（７－２）品出管理装置
本開示の実施形態２に係る品出管理装置１Ａは、図４に示すように、処理部１２Ａ、受付部１１Ａ、及び出力部１３Ａを備える。処理部１２Ａは、情報生成部１２１Ａ、第１出力制御部１２２Ａ、及び第２出力制御部１２３Ａを含む。

なお、情報生成部１２１Ａは、本実施形態では品出管理装置１Ａが備えるが、売場端末２０、保管庫端末３０及び店舗端末４のうちいずれかが備えていてもよく、その所在は問わない。

処理部１２Ａは、各種の処理を行う。各種の処理とは、例えば、情報生成部１２１Ａ、第１出力制御部１２２Ａ、及び第２出力制御部１２３Ａの処理（後述）である。また、処理部１２Ａは、品出関連情報と評価指標（いずれも後述）の比較、フローチャートで説明する各種の判断なども行う。なお、その他の処理については、適時説明する。

受付部１１Ａは、各種の情報を受け付ける。各種の情報とは、例えば、欠品有無情報、在庫数情報、各種の指示（いずれも後述）などである。

受付部１１Ａによる受け付けは、通常、通信モジュールを介して受信された情報の受け付けである。ただし、受け付けは、品出管理装置１Ａ内での各種の受け付け（例えば、入力デバイスを介して入力された情報の受け付け、読み取りデバイスで読み取られた情報の受け付け、メモリやディスク等の記録媒体から読み出された情報の受け付け等）でもよく、その態様は問わない。

受付部１１Ａは、売場端末２０から通信モジュールを介して受信された欠品有無情報を受け付ける。欠品有無情報とは、当該店舗２００の売場２０１において当該商品が欠品しているか否かを示す情報である。欠品有無情報は、例えば、当該店舗２００を識別する店舗識別子、当該商品を識別する商品識別子、及び欠品しているか否かを示すフラグを有する。

ただし、店舗数が１（小売事業者が一の店舗２００のみを有する）の場合、欠品有無情報は、店舗識別子を有さなくてもよい。また、当該店舗２００における取扱商品の商品数が１の場合、商品識別子を有さなくてもよい。また、このような事項は、後述する在庫数量情報にも当てはまる。

また、受付部１１Ａは、保管庫端末３０から通信モジュールを介して受信された在庫数量情報を受け付ける。ただし、欠品有無情報及び在庫数量情報のうち少なくとも一方の情報は、品出管理装置１Ａが有する入力デバイスを介して受け付けられてもよい。

出力部１３Ａは、各種の情報を出力する。各種の情報とは、例えば、品出関連情報、第１欠品リスト及び第２欠品リスト（いずれも後述）などである。

出力部１３Ａによる出力は、通常、ディスプレイへの表示である。出力先のディスプレイは、通常、品出管理装置１Ａが有するディスプレイであるが、本部３００内の図示しない外部ディスプレイでもよいし、売場端末２０又は保管庫端末３０のディスプレイでもよい。

ただし、出力は、例えば、スピーカからの音声出力、プリンタによるプリントアウト、記録媒体への記録、外部の装置への送信などでもよく、その態様は問わない。なお、こうした事項は、売場端末２０及び保管庫端末３０の各々の出力部（２２，３２）にも共通する。

（７－３）品出関連情報
処理部１２Ａを構成する情報生成部１２１Ａは、品出関連情報を生成する。品出関連情報とは、店舗２００における品出しに関する情報である。

品出しとは、売場２０１に商品を搬入し、陳列することである。搬入される商品は、工場や卸売業者等の供給元から新たに配送されてきた商品でも、過去に配送されて保管庫２０２に保管されている商品でもよい。

本実施形態では、新たに配送されてきた商品は、通常、いったん保管庫２０２に入庫された後、適時、売場２０１に搬入されて、陳列棚等に陳列されるものとする。ただし、一部の商品は、保管庫２０２を通さず、直接、売場２０１に搬入されてもよい。

また、店舗２００の保管庫２０２に保管されている商品は、例えば、搬入用の小型カートにピッキングされて、又はカートラックごと、売場２０１に搬入され、陳列されるものとする。さらに、搬入された商品のうち陳列されなかった商品は、保管庫２０２に入庫又は供給元に返却されるものとする。

品出関連情報は、例えば、在庫数量情報（実在庫日数）、欠品数情報（第１欠品数情報、第２欠品数情報）、作業効率情報、占有率情報、進捗情報、戻り数量情報、及び滞留在庫情報などである。

在庫数量情報とは、店舗２００の保管庫２０２に保管されている商品の数又は量に関する情報である。

在庫数量情報は、例えば、全商品の総量に関する情報でもよいし、商品又はグループごとの数量に関する情報でもよい。在庫数量情報は、例えば、当該店舗２００を識別する店舗識別子、当該商品を識別する商品識別子、及び在庫数量を有する。

本実施形態における在庫数量情報は、実在庫日数である。実在庫日数とは、何日分の販売数量に相当する在庫が保管庫２０２に保管されているか（実在するか）を示す情報である。

ただし、在庫数量情報は、実在庫数量でもよい。実在庫数量とは、保管庫２０２に保管されている商品の数量を示す情報（例えば、１０個、１箱、３ｋｇ等）である。なお、実在庫日数は、実在庫数量を１日当たりの販売数量で除した値である。

または、在庫数量情報は、全商品の総量に関する情報でもよいし、商品又は商品の種類ごとの数量に関する情報でもよい。なお、商品の種類は、例えば、グループ、カテゴリ、サブカテゴリ等に階層化されていてもよい。

欠品数情報とは、欠品商品の商品数に関する情報である。欠品商品とは、店舗２００の売場２０１において欠品している商品である。欠品とは、売場２０１に当該商品が存在しないことである。欠品数情報は、第１欠品数情報、及び第２欠品数情報を含む。

第１欠品数情報とは、第１欠品商品に関する情報である。第１欠品商品とは、欠品商品のうち、保管庫２０２に在庫が存在する商品であり、「在庫あり欠品」と称してもよい。第２欠品数情報とは、第２欠品商品に関する情報である。第２欠品商品とは、欠品商品のうち、保管庫２０２に在庫が存在しない商品であり、「在庫なし欠品」と称してもよい。

第１欠品数情報は、第１欠品リスト（図示しない：後述）とリンクされる。第１欠品リストとは、１つ以上の第１欠品商品に関するリストである。なお、第１欠品リストの詳細については後述する。

なお、第１欠品リストには、品出勧奨情報が対応付いていてもよい。品出勧奨情報とは、商品の保管庫２０２から売場２０１へ品出しを勧奨する情報である。品出勧奨情報は、例えば“リストに登録されている商品の品出しを行ってください。”等の文字列であるが、品出しを意味するマーク等でもよい。

第２欠品数情報は、第２欠品リスト（図示しない）とリンクされる。第２欠品リストとは、１つ以上の第２欠品商品に関するリストである。なお、第２欠品リストの詳細については後述する。

なお、第２欠品リストには、発注勧奨情報が対応付いていてもよい。発注勧奨情報とは、商品の供給元への発注を勧奨する情報である。品出勧奨情報は、例えば“リストに登録されている商品の発注を行ってください。”等の文字列であるが、発注を意味するマーク等でもよい。

作業効率情報とは、品出し作業の効率に関する情報である。品出し作業とは、店舗２００において、保管庫２０２から売場２０１に商品を品出しする作業である。作業効率情報は、例えば「１人で１時間に何個の商品を品出しできたか」を示す情報であるが、「１人で１個の商品を品出しするのに要した時間」を示す情報でもよい。

作業効率情報は、例えば、進捗速度を示す情報でもよい。進捗速度とは、単位時間（例えば１時間）に作業がどれだけ進捗したかを示す情報である。進捗速度は、例えば、１人の作業者による１時間あたりの作業量（例えば、作業した商品の個数）である。なお、作業効率情報は、例えば、後述する進捗情報を基に生成されてもよい。

占有率情報とは、占有率に関する情報である。占有率とは、店舗２００の保管庫２０２に存在する商品（在庫商品）が、当該保管庫２０２をどの程度、占有しているかを示す情報である。

占有率は、商品自体の保管庫２０２に対する占有率でもよいし、商品を保管する保管部材の保管庫２０２に対する占有率でもよい。保管部材は、前述したカートラックが好適であるが、搬入用の小型カートでもよいし、パレットや保管棚など、移動困難な部材でもよい。

本実施形態における占有率は、保管庫２０２（例えば、ＢＲ（Back Room））に対するカートラックの占有率（ＢＲカートラック占有率）である。前述したように、保管庫２０２は複数区画に区分され、各区画に１台以上のカートラックが配置される。ＢＲカートラック占有率は、商品を載せたカートラック（登録カートラック）の台数を、全区画数で除した値である。

一般に“占有率＝｛保管部材（登録保管部材）の数｝／全区画数”で算出される。ただし、ここでの分母は、保管庫２０２の広さに応じた数値であれば何でもよい。分母は、例えば、保管庫２０２の面積でもよいし、保管庫２０２内の全保管部材数でもよい。

進捗情報とは、欠品商品に関する品出し作業の進捗に関する情報である。進捗情報は、実行回数情報を含む。実行回数情報とは、品出し作業の実行回数に関する情報である。

品出し作業は、要求作業、ピッキング作業、陳列作業、返却作業、及び一斉店出作業、のうち１種類以上の作業を含む。

要求作業とは、欠品商品の品出し要求を行う作業である。ピッキング作業とは、品出し要求に応じて保管庫２０２において欠品商品に対応する商品のピッキングを行う作業である。陳列作業とは、ピッキング作業でピッキングされた商品を売場２０１に陳列する作業である。返却作業とは、ピッキング作業でピッキングされた商品のうち陳列作業で売場２０１に陳列されなかった商品を、保管庫２０２に返却する作業である。一斉店出作業とは、要求作業及びピッキング作業を伴わない一斉店出しにおける作業である。

進捗情報は、上記のうち１種類以上の作業のそれぞれについて、当該作業を実行した回数に関する実行回数情報を含む。進捗情報は、例えば、要求作業の回数に対する、ピッキング作業及び／又は陳列作業の回数の割合でもよい。

戻り数量情報とは、戻り数量に関する情報である。戻り数量とは、売場２０１に搬入された商品のうち、売場２０１に陳列されずに、搬入元に戻された商品（以下、「戻り商品」と称す）の数量である。戻り数量は、例えば、ピッキング作業でピッキングされた商品のうち、陳列作業で売場２０１に陳列されずに保管庫２０２に戻された商品の数量である。

なお、本実施形態における商品には、定番商品とＭＤ（merchandising）商品の２種類がある。定番商品とは、当該店舗２００に常備されている商品であり、後述する自動発注の対象となる商品である。供給元から配送されてきた定番商品は、通常、保管庫２０２に入庫され、売場２０１で欠品となる度に、保管庫２０２から売場２０１に品出しされる。ただし、配送されてきた定番商品の一部は、保管庫２０２を経由せずに、直接売場２０１に搬入される場合もある。

ＭＤ商品とは、期間や数量等を限定して販売される商品であり、自動発注の対象にならない商品である。供給元から配送されてきたＭＤ商品は、通常、全て保管庫２０２に入庫され、カートラックごと売場２０１に搬入される。ただし、定番商品とＭＤ商品の区別はなくてもよい。

滞留在庫数情報とは、滞留在庫数に関する情報である。滞留在庫数とは、保管庫２０２で保管されている期間（保管期間）が閾値（例えば、１０日間、１か月等）を超える在庫商品の商品数である。

本実施形態における品出関連情報は、在庫数量情報、欠品数情報、作業効率情報、占有率情報、進捗情報、滞留在庫情報、及び戻り数量情報を含む。ただし、品出関連情報には、在庫数量情報、欠品数情報、作業効率情報、占有率情報、進捗情報、滞留在庫情報、及び戻り数量情報のうち、少なくとも１種類の情報が含まれていればよい。

（７－４）品出関連情報の生成
情報生成部１２１Ａは、例えば、欠品有無受付部２１１が受け付けた欠品有無情報、及び在庫数量受付部３１１が受け付けた在庫数量情報に基づいて、第１欠品数情報及び第２欠品数情報を生成する。

また、情報生成部１２１Ａは、上記のように生成した第１欠品数情報及び第２欠品数情報と、メモリに格納されている各種の情報とを用いて、作業効率情報、占有率情報、進捗情報、滞留在庫情報、及び戻り数量情報を生成する。

メモリに格納されている各種の情報とは、例えば、過去に生成された第１欠品数情報及び第２欠品数情報である。過去に生成された第１欠品数情報及び第２欠品数情報とは、前回に生成された第１欠品数情報及び第２欠品数情報、前々回に生成された第１欠品数情報及び第２欠品数情報等である。なお、メモリには、３回分を超える第１欠品数情報及び第２欠品数情報が格納されていてもよい。

また、メモリには、前述した各種の作業の実行履歴に関する実行履歴情報が格納されている。実行履歴情報は、１つ以上の実行情報の集合である。実行情報は、作業の種類、実行者、実行時刻、及び実行回数等を特定する情報などを含む。

店員によって作業が行われるたびに実行情報が売場端末２０又は保管庫端末３０に入力され、売場端末２０又は保管庫端末３０において、受付部（２１又は３１）が当該実行情報を受け付け、出力部（２２又は３２）が当該実行情報を品出管理装置１Ａに送信する。品出管理装置１Ａにおいて、受付部１１Ａが当該実行情報を受信し、処理部１２Ａが当該実行情報をメモリに蓄積する。これによって、メモリ内の実行履歴情報が更新される。

情報生成部１２１Ａは、生成した第１欠品数情報及び第２欠品数情報と、メモリに格納されている実行履歴情報とを用いて、所定のアルゴリズムにより、作業効率情報、進捗情報、滞留在庫情報、及び戻り数量情報を生成する。

また、メモリには、複数のカートラック情報が、各カートラックを識別するカートラック識別子に対応付けて格納されている。カートラック情報とは、保管庫２０２内に配置されているカートラックに関する情報である。カートラック情報は、当該カートラックの置かれている区画を識別する区画識別子と、積み荷の有無及び種類（グループ、カテゴリ、商品名等）を特定する積み荷情報とを含む。

カートラックに対する商品の積み込み又は積み出しのたびに、店員によってカートラック情報がカートラック識別子と共に入力され、売場端末２０又は保管庫端末３０において、受付部（２１又は３１）が当該カートラック情報等を受け付け、出力部（２２又は３２）が当該カートラック情報等を品出管理装置１Ａに送信する。品出管理装置１Ａにおいて、受付部１１Ａが当該カートラック情報をカートラック識別子と共に受信し、処理部１２Ａが、当該受信されたカートラック識別子に対応するメモリ内のカートラック情報を、当該受信されたカートラック情報で更新する。

情報生成部１２１Ａは、生成した第１欠品数情報及び第２欠品数情報と、メモリに格納されている複数のカートラック情報とを用いて、所定のアルゴリズムにより占有率情報を生成する。

（７－５）品出関連情報の出力制御
第１出力制御部１２２Ａは、情報生成部１２１Ａが生成した品出関連情報を出力させる。本実施形態における第１出力制御部１２２Ａは、通常、情報生成部１２１Ａが生成した品出関連情報を、品出管理装置１Ａの出力部１３Ａから出力させる。

ただし、第１出力制御部１２２Ａは、品出関連情報を、売場端末２０又は保管庫端末３０の出力部（２２又は３２）から出力させてもよい。

本実施形態における第１出力制御部１２２Ａは、複数の店舗２００に対応する複数の品出関連情報を互いに比較可能に出力させる。互いに比較可能に出力させることは、例えば、図５（後述）に示すように、複数の品出関連情報を一の画面内に表示させることである。

ただし、互いに比較可能に出力させることは、例えば、複数の店舗２００に対応する複数の品出関連情報を、所定の時間間隔（例えば、５秒間隔）で順次出力させることでもよい。

また、第１出力制御部１２２Ａは、上記第１欠品数情報に対応付けて、当該第１欠品数情報に対応する数の第１欠品商品のリストである第１欠品リストを出力させてもよい。第１欠品リストには、保管庫２０２に在庫がある１つ以上の欠品商品（第１欠品商品）の各々について、商品名、グループ、品出し数（売場２０１に品出しすべき個数）等の情報が登録される。なお、第１出力制御部１２２Ａは、このような第１欠品リストを、前述した品出勧奨情報と共に表示してもよい。

これにより、在庫あり欠品商品の品出しの要求作業の容易化が図られる。

さらに、第１出力制御部１２２Ａは、上記第２欠品数情報に対応付けて、当該第２欠品数情報に対応する数の第２欠品商品のリストである第２欠品リストを出力させてもよい。第２欠品リストには、保管庫２０２に在庫がない１つ以上の欠品商品（第２欠品商品）の各々について、商品名と発注数（供給元に発注すべき個数）との組が、１組以上登録される。なお、第１出力制御部１２２Ａは、このような第２欠品リストを、前述した発注勧奨情報と共に表示してもよい。

これにより、在庫なし欠品商品の発注作業の容易化が図られる。

なお、例えば、欠品有無情報及び在庫数量情報が入力された場合に、情報生成部１２１Ａが第１欠品数情報及び第２欠品数情報を生成し、第１出力制御部１２２Ａは、当該生成された第１欠品数情報及び第２欠品数情報を内部メモリに保持し、保持している第１欠品数情報及び第２欠品数情報を定期的に又は不定期に出力させてもよい。

なお、定期的に出力させることは、例えば、予め決められた周期で（例えば、１０分に１回）出力させることでもよい。また、不定期に出力させることは、例えば、第１欠品数情報又は第２欠品数情報が生成されたことに応じて、当該生成された情報を出力させることでもよい。

これにより、在庫あり欠品数情報及び在庫なし欠品数情報のリアルタイム出力が可能となる。

（７－６）品出関連情報と評価指標との比較結果の出力制御
第２出力制御部１２３Ａは、品出関連情報と評価指標との比較結果を認識可能な態様で出力させる。

評価指標とは、品出しに関する評価を行うための基準となる情報である。評価の対象は、例えば、在庫数量、欠品数量、作業効率、占有率、進捗などである。本実施形態では、第２出力制御部１２３Ａが、こうした対象に関する品出関連情報と、評価指標との比較結果を認識可能な態様で出力させることで、品出しに関する評価の容易化が図られる。

評価指標は、当該品出関連情報に関する基準値を含む。基準値は、例えば、目標値、閾値等であってもよい。評価指標は、例えば、第１基準値、第２基準値・・・（ただし、第１基準値＜第２基準値・・・、又は第１基準値＞第２基準値＞・・・）といった、複数の基準値で構成されていてもよい。

比較結果を認識可能な態様で出力させることは、本実施形態では、比較結果に応じて、品出関連情報の表示態様を変えることである。表示態様は、例えば色であるが、濃淡、輝度、サイズ、フォント等でもでもよい。

具体的には、品出関連情報が作業効率情報の場合の評価指標は、作業効率の目標値である。第２出力制御部１２３Ａは、作業効率情報を目標値と比較し、比較結果が“作業効率≧目標値”であれば青、“作業効率＜目標値”であれば赤で、当該作業効率情報を表示する。これによって、店舗２００における品出しの作業効率の評価が行える。

または、比較結果を認識可能な態様で出力させることは、例えば、比較結果に応じたマーカを品出関連情報に付加することでもよい。マーカの付加は、例えば、下線を引く、アイコンを張り付ける等である。第２出力制御部１２３Ａは、比較結果が“作業効率≧目標値”であれば当該作業効率情報にＯＫマークを付加し、“作業効率＜目標値”であれば当該作業効率情報にＮＧマークを付加してもよい。

本実施形態における第２出力制御部１２３Ａは、複数の品出関連情報ごとに、当該品出関連情報と評価指標との比較結果を認識可能な態様で出力させる。比較結果を認識可能な態様で表示させることは、例えば、図５に示すように、複数の品出関連情報を、評価指標との比較結果によって異なる態様で、表示させることである。

図５では、例えば、実在庫日数について、評価指標が第１及び第２の２つの基準値“５日”及び“１０日”を含んでおり、第１基準値“５”より小さい実在庫日数“４．７日”は緑（淡）で、第２基準値“１０日”より大きい実在庫日数“１０．６日”は赤（濃）で、第１基準値“５”以上かつ第２基準値“１０日”未満の実在庫日数“５．３日”，“６．５日”，“７．２日”はオレンジ（淡と濃の中間の諧調）で、それぞれ表示される。

占有率についても同様に、評価指標が第１及び第２の２つの基準値“７５％”及び“１００％”を含んでおり、第１基準値“７５”より小さい占有率“７２％”は緑（淡）で、第２基準値“１００％”より大きい占有率“１０５％”は赤（濃）で、第１基準値“７５％”以上かつ第２基準値“１００％”未満の占有率“８０％”，“８０％”，“９３％”はオレンジ（淡と農の中間）で、それぞれ表示される。

（７－７）標準工数に基づく評価指標の決定
評価指標は、前述した１種類以上の作業ごとに、当該作業の標準工数から決定される。標準工数とは、一の作業を構成する標準的な工数である。標準工数は、例えば、一定期間（例えば１年間）における売り上げ及び取り扱い物量等を基に決定される。本実施形態では、処理部１２Ａが、年間売り上げ及び取り扱い物量等を基に予め決められたアルゴリズムで各種作業の標準工数を決定し、さらに、当該決定した標準工数を基に予め決められたアルゴリズムで各種作業の評価指標を決定する。

詳しくは、受付部１１Ａが当該店舗２００における年間の売上高及び取り扱い物量を受け付け、処理部１２Ａは、当該受け付けられた売上高及び取り扱い物量を基に、予め決められたアルゴリズムに従って、１日当たりの作業量を決定する。次に、処理部１２Ａは、当該決定した作業量を基に、要求作業、ピッキング作業、陳列作業等の各種の作業の標準工数を予め決められたアルゴリズムに従って決定し、当該決定した標準工数を単位時間（１時間）当たりの目標値に変換する。

本実施形態における目標値は、当該作業の単位実行回数（１回）あたりの所要時間である。例えば、要求作業の目標値は“２４分／回”のように決定される。または、目標値は、当該作業の単位実行量（１箱、１カート等）あたりの所要時間であってもよい。例えば、ピッキング作業の目標値は“０．６分／箱”のように決定される。ただし、目標値は、当該作業の単位時間当たりの実行回数／実行量でもよい。

ただし、例えば、図示しないサーバ等において標準工数が予め決定され、当該決定された標準工数が、品出管理装置のメモリに格納されており、処理部１２Ａ等は、当該格納されている標準工数を基に、評価指標を決定してもよい。または、標準工数を基に予め決定された評価指標がメモリに格納されており、処理部１２Ａ等は、当該格納されている評価指標を利用して、比較等の処理を行ってもよい。

これにより、標準工数に基づく評価指標を用いた評価が可能になる。

なお、第１出力制御部１２２Ａが第１欠品数情報及び第２欠品数情報を出力させる場合、第２出力制御部１２３Ａは、当該第１欠品数情報及び当該第２欠品数情報の各々の評価指標との比較結果を認識可能な態様で出力させてもよい。これにより、品出し作業の分析、評価の容易化が可能となる。

（７－８）品出管理装置の動作
品出管理装置１Ａは、次のように動作する。例えば、売場端末２０において、欠品有無受付部２１１が欠品有無情報を受け付けると、出力部２２は当該欠品有無情報を品出管理装置１Ａに送信する。または、保管庫端末３０において、在庫数量受付部３１１が在庫数量情報を受け付けると、出力部３２は当該在庫数量情報を品出管理装置１Ａに送信する。

品出管理装置１Ａにおいて、受付部１１Ａが上記欠品有無情報を又は上記在庫数量情報を受信すると、処理部１２Ａは、当該受け付けられた情報を保持する。また、処理部１２Ａは、保持している情報を用いて情報処理を実行し、実行した情報処理の結果を内部メモリ等に保持する。

品出管理装置１Ａの図示しないメモリには、情報の出力タイミングに関するタイミング情報が格納されており、処理部１２Ａは、現在時刻がタイミング情報の示すタイミングに合致する場合、保持している処理結果を、出力部１３Ａを介して出力させる。

（７－９）売場端末
売場端末２０は、受付部２１と、出力部２２とを備える。受付部２１は、欠品有無受付部２１１を含む。なお、欠品有無受付部２１１は、本実施形態では売場端末２０が備えるが、品出管理装置１Ａが備えていてもよい。

売場端末２０を構成する受付部２１は、各種の情報を受け付ける。各種の情報とは、例えば、欠品有無情報である。また、受付部２１は、後述する現存数も受け付ける。

受付部２１を構成する欠品有無受付部２１１は、欠品有無情報を受け付ける。例えば、売場２０１において、各商品の陳列場所に、当該商品の商品識別子がバーコード等の態様で添付されており、店員は、売場２０１で欠品している商品があると、当該商品の商品識別子を売場端末２０のカメラで読み取ってもよい。売場端末２０の図示しないメモリには、当該店舗２００の店舗識別子が格納されており、欠品有無受付部２１１は、商品識別子が読み取られたことに応じて、当該格納されている店舗識別子、当該読み取られた商品識別子、及び“欠品している”ことを示すフラグの組を、欠品有無情報として受け付ける。

（７－１０）保管庫端末
保管庫端末３０は、受付部３１と、出力部３２とを備える。受付部３１は、在庫数量受付部３１１を含む。なお、在庫数量受付部３１１は、本実施形態では保管庫端末３０が備えるが、品出管理装置１Ａが備えていてもよい。

保管庫端末３０を構成する受付部３１は、各種の情報を受け付ける。各種の情報とは、例えば、在庫数量情報である。

受付部３１を構成する在庫数量受付部３１１は、在庫数量情報を受け付ける。例えば、保管庫２０２において、各商品の保管場所に、当該商品の商品識別子がバーコード等の態様で添付されており、店員は、当該商品の商品識別子を保管庫端末３０のカメラで読み取った後、タッチパネル等の入力デバイスを介して在庫数量を入力してもよい。

保管庫端末３０の図示しないメモリには、当該店舗２００の店舗識別子が格納されており、在庫数量受付部３１１は、商品識別子が読み取られたことに応じて、当該格納されている店舗識別子、当該読み取られた商品識別子、及び当該入力された数量情報を、在庫数量情報として受け付ける。

（７－１１）品出管理システムの使用例
例えば、保管庫端末３０の在庫数量受付部３１１が、商品又はグループごとの数量に関する在庫数量情報を受け付け、品出管理装置１Ａの情報生成部１２１Ａが、当該受け付けられた在庫数量情報を基に、全商品の総量に関する在庫数量情報を生成する。そして、品出管理装置１Ａの第１出力制御部１２２Ａは、本部３００では総量のみ、店舗２００では総量に加えて商品又はグループごとの数量も出力可能であるように、品出管理装置１Ａ、売場端末２０及び保管庫端末３０の各々の出力部（１３，２２，３２）を制御してもよい。

全商品の総量に関する在庫数量情報は、例えば、商品又はグループごとの数量の平均値である。この場合、情報生成部１２１Ａは、過去の一定期間（例えば直近１か月）に販売実績のある商品又はグループについて、商品又はグループごとに在庫数量情報を求める。そして、情報生成部１２１Ａは、当該求めた複数の在庫数量情報を合算し、その合算結果を商品数又はグループ数で除することにより、平均値を算出する。

具体的には、保管庫２０２において、店員が、商品の保管場所の商品識別子を店舗端末４のカメラで読み取り、在庫数量をタッチパネル等で入力する。売場端末２０において、欠品有無受付部２１１は、メモリに格納されている店舗識別子、当該読み取られた商品識別子、及び当該入力された在庫数量を、当該商品の在庫数量情報として受け付ける。こうして受け付けられた複数の在庫数量情報が、出力部２２を介して品出管理装置１Ａに送信される。

品出管理装置１Ａにおいて、図示しないメモリに、当該店舗２００での各商品の１日当たりの販売数量が格納されている。受付部１１Ａは、売場端末２０から上記複数の在庫数量情報を受信する。情報生成部１２１Ａは、受信された複数の在庫数量情報ごとに、当該在庫数量情報に含まれる在庫数量を、当該在庫数量情報に含まれる商品識別子で識別される商品の１日当たりの販売数量で除算することにより、実在庫日数を取得する。

情報生成部１２１Ａは、こうして取得した複数の実在庫日数を合計し、受信された在庫数量情報の個数（つまり商品数）で除算することにより、当該店舗２００における各商品の実在庫日数の平均値を求める。

例えば、品出関連情報は、欠品数情報及び割合を含んでもよい。ここでの割合は、売場２０１に存在すべき商品数に対する、売場２０１に現存する商品数の割合である。評価指標は、売場２０１への品出しが必要となる基準（以下、単に「基準」と記す）を含む。基準は、割合に関する基準であり、例えば、「５０％」等である。

第１出力制御部１２２Ａは、第１欠品数情報に対応付けて、当該第１欠品数情報に対応する第１欠品商品以外の、割合が基準以下である商品の商品数を出力させる。また、第１出力制御部１２２Ａは、第２欠品数情報に対応付けて、当該第２欠品数情報に対応する第２欠品商品以外の、割合が基準以下である商品の商品数を出力させる。

第２出力制御部１２３Ａは、第１欠品数情報及び第２欠品数情報と、当該第１欠品数情報及び当該第２欠品数情報の各々に対応付けて出力される商品数とを、異なる態様で表示させてもよい。

こうして、在庫あり欠品数情報及び在庫なし欠品数情報の各々に対応付けて、割合が基準以下である商品の商品数を異なる態様で出力させることで、欠品商品、及び欠品になりつつある商品への対応の緊急度の違いの認識を容易化できる。

詳しくは、品出管理装置１Ａのメモリに、画面（図５～図７参照）を生成するための画面生成情報が格納されている。画面生成情報は、複数の表示要素及び配置情報を含む。表示要素とは、画面に表示される要素である。配置情報とは、複数の表示要素の画面内における配置を示す情報である。

第１出力制御部１２２Ａ及び第２出力制御部１２３Ａは、メモリに格納されている画面生成情報及び情報生成部１２１Ａが生成した品出関連情報を基に画面を生成し、出力部１３Ａを介して出力させる。これによって、品出管理装置１Ａのディスプレイ（又は本部３００内の外部ディスプレイ）に、例えば、図５の画面が表示される。

図５の画面は、本実施形態では、本部３００に配置された品出管理装置１Ａのディスプレイ（又は本部３００内の外部ディスプレイ）に、最初に表示される画面であり、「本部トップ画面」と称してもよい。

図５の画面は、店舗識別子に対応する項目「店舗」と、在庫数量情報に対応する項目「実在庫日数」と、占有率情報に対応する項目「占有率」と、欠品数情報に対応する項目「欠品数」と、作業効率情報に対応する項目「作業効率」と、在庫数量情報、占有率情報、欠品数情報及び作業効率情報に基づく総合的な評価結果に対応する項目「総合評価」とを含む。

上記の６項目は、画面の１行目に、左から「店舗」「総合評価」「実在庫日数」「占有率」「欠品数」「作業効率」の順に配置される。

左から１番目の項目「店舗」の列には、「Ａ店」や「Ｂ店」等の店舗名が、項目「総合評価」での評価が低い順（ここではＢ店，Ａ店，Ｄ店，Ｃ店，Ｅ店の順）に、上から配列される。

２番目の項目「総合評価」の列には、各店の総合評価（ここでは、最低評価“１”から最高評価“５”までの５個の数値）が、上から下に配列される。第２出力制御部１２３Ａは、各総合評価を、総合評価に関する評価指標との比較結果に応じた色に着色させる。

総合評価に関する評価指標は、具体的には、第１基準値“２”及び第２基準値“４”である。評価指標との比較結果に応じた色は、具体的には、第１基準値“３”未満である２つの総合評価“１”及び“２”は赤色、第２基準値“４”を超える評価結果“５”は緑色、第１基準値“３”以上第２基準値“４”以下である２つの評価結果“３”及び“４”はオレンジ色である。

なお、図５では、赤色を濃いハッチングで、緑色を淡いハッチングで、オレンジ色を中間の濃淡のハッチングで、それぞれ表現している。

３番目の項目「実在庫日数」の列には、各店の実在庫日数が配列される。各実在庫日数は、実在庫日数に関する評価指標との比較結果に応じた色に着色される。実在庫日数に関する評価指標は、具体的には、第１基準値“５日”及び第２基準値“１０日”である。ここでの比較結果に応じた色は、具体的には、第２基準値“５日”を超える実在庫日数“１０．６日”は赤色、第２基準値“５日”未満である実在庫日数“４．７”は緑色、第１基準値“５日”以上第２基準値“１０日”以下である３つの実在庫日数“６．５日”，“５．３日”及び“７．２日”はオレンジ色である。

４番目の項目「占有率」の列には、各店の占有率が配列される。各占有率は、占有率に関する評価指標との比較結果に応じた色に着色される。占有率に関する評価指標は、具体的には、第１基準値“７５％”及び第２基準値“１００％”である。評価指標との比較結果に応じた色は、具体的には、第２基準値“１００％”を超える占有率“１０５％”は赤色、第１基準値“７５％”に満たない占有率“７２”は緑色、第１基準値“７５”以上第２基準値“１００％”以下である３つの占有率“８０％”，“９３％”及び“８０％”はオレンジ色である。

５番目の項目「欠品数」の列には、各店の欠品数が配列される。各欠品数は、欠品数に関する評価指標との比較結果に応じた色に着色される。欠品数に関する評価指標は、具体的には、第１基準値“１５ＳＫＵ”及び第２基準値“３０ＳＫＵ”である。評価指標との比較結果に応じた色は、具体的には、第２基準値“３０ＳＫＵ”を超える３つの欠品数“４０ＳＫＵ”，“３７ＳＫＵ”及び“１５５ＳＫＵ”は赤色、第１基準値“１５ＳＫＵ”に満たない欠品数“１３ＳＫＵ”は緑色、第１基準値“１５ＳＫＵ”以上第２基準値“３０ＳＫＵ”以下である欠品数“２６ＳＫＵ”はオレンジ色である。なお、ＳＫＵは、商品の取り扱いの最小単位（１ダース、１０箱、５ｋｇ等）である。

６番目の項目「作業効率」の列には、各店の作業効率が配列される。各作業効率は、作業効率に関する評価指標との比較結果に応じた色に着色される。作業効率に関する評価指標は、具体的には、第１基準値“７”及び第２基準値“１０”である。評価指標との比較結果に応じた色は、具体的には、第１基準値“７”に満たない２つの作業効率“６”及び“５”は赤色、第２基準値“１０”を超える２つの作業効率“１１”及び“１４”は緑色、第１基準値“７”以上第２基準値“１０”以下である作業効率“８”はオレンジ色である。

なお、図５の画面では、２番目から６番目の各項目に、上向き及び下向きの２つの矢印が対応付いており、そのうち一の項目に対応付いた２つの矢印のいずれかが押下されると、当該一の項目に対する配列切替指示が品出管理装置１Ａに入力される。品出管理装置１Ａにおいて、受付部１１Ａが、当該入力された配列切替指示を受け付け、第１出力制御部１２２Ａが当該受け付けられた配列切替指示に応じて出力部１３Ａを制御することで、当該一の項目に配列されている数値の順序が、降順及び昇順の間で切り替わる。

また、図５の画面では、各項目の各数値に、前回の数値に対する今回の数値の増減に関する増減情報（増減率と、増加を示す上向きの矢印又は減少を示す下向きの矢印との組）が対応付いている。詳しくは、品出管理装置１Ａの図示しないメモリに、各項目の前回の数値が格納されており、第１出力制御部１２２Ａは、項目ごとに、前回の数値に対する今回の数値の増減率を算出し、算出結果に応じて出力部１３Ａを制御することで、各項目の各数値に対応付けて、増減情報が表示される。

図５の画面において項目「実在庫日数」が選択されると、ディスプレイの表示は、図６のような画面に切り替わる。図６の画面には、店舗２００ごとの実在庫日数が、実在庫日数を縦軸とする棒グラフの態様で表示される。この棒グラフにおける各棒は、その高さによって実在庫日数を、その色によって実在庫日数の評価指標との比較結果を、それぞれ表現している。なお、図６の画面における実在庫日数の数値は、図５の画面におけるものとは異なっている。また、図６の画面における評価指標も、図５の画面におけるものとは異なっており、具体的には、第１基準値“４日”及び第２基準値“１２日”である。

Ｅ店及びＤ店に対応する２つの棒は、その高さが第２基準値を超えており、第２出力制御部１２３Ａが出力部１３に命じて、当該２つの棒を「在庫過多」を示す赤色に着色させる。Ｃ店及びＢ店に対応する２つの棒は、その高さが第１基準値以上第２基準値以下であり、「異常なし」を示す緑色に着色される。Ａ店に対応する棒は、その高さが第１基準値に満たず、「在庫不足」を示す青色に着色される。

なお、図６では、赤色を濃いハッチングで、青色を淡いハッチングで、緑色を中間の濃淡のハッチングで、それぞれ表現している。

図５の画面において、項目「作業効率」の列に配列された複数の数値（“６”，“５”・・・）のうち、一の店舗２００に対応する数値（例えば“１４”）が選択されると、ディスプレイの表示は、図７のような画面に切り替わる。図７の画面には、作業効率を縦軸とし、店舗２００を横軸とする棒グラフが表示される。なお、作業効率は、単位時間当たりの工数（個）である。

この棒グラフには、選択された数値に対応する店舗２００（Ｅ店）と、当該店舗２００と同色（緑）に着色されている１つ以上の店舗２００（Ｃ店）との、２つの店舗２００に対応する２本の棒が、作業効率に関する２つの目標値（“５個”及び“３個”）を示す２本の破線と共に表示される。

これによって、一の店舗２００における作業効率と目標値との関係の直感的な理解が容易になり、また、作業効率が当該一の店舗２００と近い他の店舗２００との比較も容易になる。

なお、上記のように、一の数値の選択を受け付け、当該選択された数値に対応する店舗２００と、当該選択された数値と同色に着色された数値に対応する１つ以上の店舗２００との、２つ以上の店舗２００に関する棒グラフを表示する代わりに、２つ以上の数値の選択を受け付け、当該選択された２つ以上の店舗２００に関する棒グラフを表示してもよい。

（８）実施形態３
（８－１）計画最適化システム
本開示の実施形態３に係る計画最適化システム１００Ｂは、図１に示すように、計画作成装置１Ｂと、差異検出装置２Ｂと、カメラ３と、ＬＰＳ４とを備える。

計画作成装置１Ｂは、ネットワーク４００を介して、差異検出装置２Ｂ、カメラ３及びＬＰＳ４の各々と通信可能に接続される。ネットワーク４００は、例えば、ＬＡＮ、インターネット、通話回線網などである。なお、計画作成装置１Ｂ、差異検出装置２Ｂ、カメラ３及びＬＰＳ４の各々は、ネットワーク４００を介した通信を可能にする通信モジュール（図示しない）を有する。

計画作成装置１Ｂは、作業計画（後述）を作成する。なお、計画作成装置１Ｂは、プロセッサ（ＣＰＵ，ＭＰＵ，ＧＰＵ等）及びメモリ（半導体メモリ、ディスク等）を有する。メモリには、各種のデータ及びプログラムが格納され、プロセッサが当該各種のデータを用いて当該プログラムを実行することにより、計画作成装置１Ｂの機能が実現される。なお、以下では、各種の機能を実現するプロセッサ及びメモリを「コンピュータ」と称する場合がある。

差異検出装置２Ｂは、計画作成装置１Ｂが作成した作業計画を基に行われる作業を、カメラ３及びＬＰＳ４を介して観測し、観測結果に基づいて、作業計画にて計画された作業と、実際に行われた作業との間の差異を検出する。なお、差異検出装置２Ｂは、プロセッサ及びメモリを有する。メモリには、各種のデータ及びプログラムが格納され、プロセッサが当該データを用いて当該プログラムを実行することにより、差異検出装置２Ｂの機能が実現される。

カメラ３は、作業が行われる場所に設置され、作業の対象（以下、作業対象）、及び作業を行う人員（店員、作業員等）などを撮影する。

ＬＰＳ４は、作業が行われる場所に設置され、当該場所における人員（又は物品）の位置を検出する。なお、ＬＰＳ４は、例えば、複数のビーコン及び複数のスキャナ（いずれも図示しない）で構成される。ビーコンは、人員によって携帯され（又は物品に添付され）、当該人員を特定する人員特定情報（又は当該物品を特定する物品特定情報）を含む信号を発信する。スキャナは、ビーコンからの信号を受信し、当該信号の受信強度及びそこに含まれる人員特定情報、並びにスキャナ自身の位置情報等、に基づいて、当該人員（又は当該物品）の位置を検出する。

作業は、例えば、販売に関連する作業である。販売は、例えば、物品（食品、日用品等）の販売（物販）であるが、サービス（飲食サービス、宿泊サービス等）の販売でもよい。販売に関連する作業は、例えば、レジ、品出し、加工等の複数の部門によって分担されるが、作業の分担はなくてもよい。

または、作業は、物流に関連する作業でもよい。物流に関連する作業は、例えば、集荷、仕分け等の複数の部門によって分担されるが、作業の分担はなくてもよい。

または、作業は、例えば、物品の製造に関連する作業でもよく、その種類は問わない。なお、物品の製造に関連する作業は、例えば、２以上の工程に分解され、２以上の工程が順次実行される。ただし、２以上の工程の一部は、並列に実行されてもよい。

また、２以上の工程に分解される作業は、製造に限らず、例えば、物流、販売等でもよい。以下では、一の作業を構成する２以上の工程の各々を、作業工程と記す場合がある。例えば、図１１（後述）に示す物流は、保管部門５００Ａ、ピッキング部門５００Ｂ、仕分け部門５００Ｃ及び出荷部門５００Ｄ、に対応する一連の４つの作業工程で構成される。また、図１２（後述）に示す販売は、バックルーム部門２００Ａ及び店頭部門２００Ｂ、に対応する一連の２つの作業工程で構成される。

作業が行われる場所は、例えば、販売の拠点となる店舗であるが、物流の拠点となる倉庫等でもよい。

作業対象は、例えば、店舗への来客、又は来客に販売される物品（店舗に入荷する物品）などであるが、物流において取り扱われる物品でもよいし、製造される物品又はその部品でも構わない。

店舗は、例えば、物品を販売する販売店（食品を販売するスーパー、日用品を販売するホームセンター等）であるが、サービスを販売する販売店（飲食サービスを提供する飲食店、宿泊サービスを提供する宿泊施設等）でもよいし、物品を製造する工場でも構わない。

作業を行う人員は、例えば、店舗の店員であるが、倉庫の作業員でもよいし、工場の製造部員でも構わない。人員は、例えば、上記のような複数の部門のいずれかに所属し、当該部門の作業を行う。なお、人員の所属先は、例えば、ある期間はレジ部門、別の期間は品出し部門、等のように可変的であるが、固定的でもよい。

（８－２）計画作成装置
（８－２－１）概要
本開示の実施形態３に係る計画作成装置１Ｂは、図８に示すように、受付部１１Ｂと、処理部１２Ｂと、出力部１３Ｂとを備える。ただし、計画作成装置１Ｂは処理部１２Ｂのみを備え、受付部１１Ｂ及び出力部１３Ｂは、計画作成装置１Ｂとは別体の端末装置（例えば、タブレット端末、スマートフォン等）が備えていてもよい。また、受付部１１Ｂは、出力部１３Ｂと別体でもよい。

処理部１２Ｂは、生成部１２１Ｂと、予測部１２２Ｂと、設定部１２３Ｂと、作成部１２４Ｂと、更新部１２５とを備える。ただし、計画作成装置１Ｂ（処理部１２Ｂ）は、生成部１２１Ｂを備えていなくてもよい。

受付部１１Ｂは、各種の情報を受け付ける。各種の情報とは、例えば、後述する標準工数、後述する差異情報などである。

受付部１１Ｂの受け付けは、例えば、タッチパネルやキーボード等の入力デバイスを介して入力された情報（例えば、標準工数）の受け付け、及び、計画最適化システム１００Ｂを構成する他の要素（例えば、差異検出装置２Ｂ）から引き渡される情報（例えば、差異情報）の受け付けである。

また、本実施形態における受け付けは、外部の装置から送信された情報の受信、記録媒体から読み出された情報の受け付けなども含んでもよい。

処理部１２Ｂは、各種の処理を行う。各種の処理とは、例えば、生成部１２１Ｂ、予測部１２２Ｂ、設定部１２３Ｂ、作成部１２４Ｂ及び更新部１２５の各々の処理である。また、処理部１２Ｂは、後述する各種の判断も行う。なお、その他の処理については、適時説明する。

出力部１３Ｂは、各種の情報を出力する。各種の情報とは、例えば、後述する作業計画（時間帯及び部門別作業計画）、後述する工数予測値（時間帯及び部門別工数予測値、及び総工数予測値）、後述する入荷量予測値などである。

出力部１３Ｂの出力は、例えば、ディスプレイへの表示であるが、スピーカからの音声出力、プリンタによるプリントアウト、他の装置への送信、記録媒体への記録などでもよい。

出力部１３Ｂは、例えば、工数予測値等のコンピュータによって処理される情報を人が視覚的に認識可能な情報に変換し、出力（ディスプレイに表示、又はプリンタでプリントアウト等）してもよい。

（８－２－２）工数予測
処理部１２Ｂを構成する予測部１２２Ｂは、モデル（ＰＭ：後述）を用いた予測アルゴリズム（ＰＡ：後述）を実行することにより、将来の１以上の期間に対応する１以上の工数予測値（ＰＶ２：後述）を取得する。

本実施形態における期間は、例えば、一の日、又は一の日を構成する複数の時間帯（０時台、１時台・・・２３時台等）である。ただし、時間帯は、１時間単位とは限らず、例えば、１５分単位、３０分単位、２時間単位等でもよい。また、期間は、例えば、一の週、一の月等でもよく、その長さ（期間長）は問わない。また、期間の区分は、例えば、午前／午後、早朝／日中／夜間等でもよい。

上記１以上の期間が２以上の期間である場合、２以上の期間は、通常、連続するが、不連続でもよい。また、２以上の期間は、通常、同じ長さであるが、異なる長さでもよい。

本実施形態におけるモデルは、予測用データセット（ＤＰ：後述）を入力とし、工数予測値を出力とするモデルである。

（８－２－２ａ）予測用データセット
予測用データセットは、期間特定情報（時間帯特定情報ＴＩ：後述）、期間属性情報（日属性情報ＡＩ：後述）及び数量情報（来客数予測値ＰＶ１：後述）の組、を含む。

期間特定情報とは、期間を特定する情報である。期間は、将来の期間である場合と、過去の期間である場合とがある。将来の期間は、実施形態１にける第２期間に対応し、過去の期間は、実施形態１における第１期間に対応する。期間特定情報は、例えば、日付、又は時間帯特定情報である。時間帯特定情報は、開始時刻及び終了時刻の組であるが、開始時刻及び時間長の組でもよい。また、時間長が固定値の場合、時間帯特定情報は、開始時刻のみでもよい。なお、時刻は、通常、年・月・日及び時・分で表現されるが、時・分、又は分は、省略してもよい。開始時刻及び終了時刻の各々は、例えば、期間が一の日の場合は「〇年〇月〇日」、期間が１時間の場合は「〇年〇月〇日〇時」であってもよい。

期間属性情報とは、期間の属性に関する情報である。期間が一の日である場合の期間属性情報は、日属性情報である。日属性情報は、例えば、曜日（月～日）、曜日カテゴリ（平日／土日祝）、特売日フラグ等であるが、祝日フラグ、休業日フラグ等でもよい。特売日フラグは、当該一の日が特売日か否かを示すフラグである。祝日フラグは、当該一の日が祝日か否かを示すフラグである。休業日フラグは、当該一の日が休業日か否かを示すフラグである。

なお、期間が時間帯である場合の期間属性情報は、時間帯属性情報である。時間帯属性情報は、例えば、特売時間帯フラグ、時短フラグ等である。特売時間帯フラグは、当該時間帯が特売時間帯か否かを示すフラグである。時短フラグは、当該時間帯が、営業時間の短縮の結果休業となる時間帯か否かを示すフラグである。

数量情報とは、期間における作業対象の数量に関する情報である。作業対象は、前述したように、例えば、来客、又は物品である。販売の場合の数量情報は、例えば、期間における店舗への来客数に関する来客数情報、又は期間における店舗への物品の入荷量に関する情報（入荷量情報）である。なお、物流の場合の数量情報は、例えば、期間における物品の取扱量に関する情報（取扱量情報）である。また、製造の場合の数量情報は、例えば、期間における物品の出荷量に関する情報（出荷量情報）であってもよい。

販売の場合の数量情報は、例えば、来客数情報である。来客数情報は、来客数予測値が好適であるが、来客数実績値（実際の来客数：自動計測又は手入力）でもよい。来客数予測値とは、予測された来客数の値であり、来客数実績値とは、実際の来客数の値である。

来客数予測値は、例えば、人又は機械が予測した来客数の値であり、例えば、外部の装置（店舗のサーバ等）から取得される。ただし、来客数予測値は、来客数予測モデルを用いて取得された値でもよい。例えば、予測部１２２Ｂが、来客数予測モデルを用いて来客数を予測し、来客数予測値を取得してもよい。

来客数実績値は、例えば、店舗の出入口に設けられたセンサ（図示しない）、又はカメラ３及びＬＰＳ４を利用して自動計測された値である。ただし、来客数実績値は、人が入力（手入力）した値でもよい。来客数実績値は、例えば、外部の装置から取得される。

特に、販売が物品の販売（物販）の場合における数量情報は、入荷量情報でもよい。入荷量情報は、入荷量予測値が好適であるが、入荷量実績値でもよい。入荷量予測値とは、予測された入荷量の値であり、入荷量実績値とは、実際の入荷量の値である。

なお、物流の場合の数量情報は、例えば、取扱量情報である。取扱量情報は、通常、取扱量の実績値であるが、取扱量の予測値でもよい。

工数予測値は、上記のような期間における作業工数を予測した結果である。作業工数とは、作業を遂行するための工数である。工数とは、作業の量を示す数値であり、時間と人数との積で表現される。なお、工数の単位は、例えば「人時」であるが、時間の単位（日・時・分等）をそのまま用いてもよい。

なお、本実施形態では、作業の量（作業量）は、工数で表現される。つまり、前述したような各種の作業の作業量が、全て工数に変換される。また、複数の作業に対応する複数の工数を加算することで、総工数が取得される。これによって、異なる種類の作業の間で作業量を比較したり、作業量の合計を計算したりすることが可能となる。作業量から工数への変換は、人の手操作で行われても、所定のアルゴリズムを用いて行われてもよい。

（８－２－２ｂ）予測アルゴリズム
予測アルゴリズムは、後述する生成部１２１Ｂが実行する機械学習の学習アルゴリズム、に対応する予測アルゴリズムであり、生成部１２１Ｂが機械学習により生成したモデルを用いて工数予測値を取得するアルゴリズムである。

ただし、予測アルゴリズムは、機械学習以外の手法で生成されたモデル（例えば、統計データに基づく線形予測モデル等）を用いて工数予測値を取得するアルゴリズムでもよい。

なお、工数予測モデルの生成に好適な機械学習は、教師あり学習であるが、教師なし学習、強化学習等でもよい。実施形態における機械学習は、ＬｉｇｈｔＧＢＭ（Gradient boosting machine）であるが、決定木でもよいし、その他のアルゴリズムでも構わない。

（８－２－３）標準工数の設定
設定部１２３Ｂは、作業の標準工数を設定する。なお、設定された標準工数は、例えば、計画作成装置１Ｂのメモリに格納されるが、その格納場所は問わない。

標準工数とは、作業に関する標準的な工数であり、作業の遂行に必要な工数（正味の作業時間）に、休憩時間等の余裕時間を加えたものである。

標準工数は、例えば、手動で設定される。詳しくは、標準工数を示す数値を、人がタッチパネル等の入力デバイスを介して入力する。計画作成装置１Ｂにおいて、当該入力された数値を受付部１１Ｂが受け付け、設定部１２３Ｂは、当該受け付けられた数値を標準工数に設定する。

ただし、標準工数は、自動的に設定されてもよい。詳しくは、設定部１２３Ｂは、例えば、前述した数量情報、及び人員情報等を入力とし、標準工数を出力とするアルゴリズムを実行することにより、標準工数を設定する。

人員情報とは、人員に関する情報である。人員情報は、人員特定情報を含む。人員特定情報とは、人員を特定する情報である。人員特定情報は、例えば、氏名及び住所、携帯電話番号、メールアドレスなどであるが、氏名及び住所等に対応付いたＩＤでもよい。なお、人員情報は、例えば、外部の装置（店舗のサーバ等）から取得されるが、その一部（後述する休暇情報等）は人員によって手入力されてもよい。

また、人員情報は、通常、勤務実績情報、及び休暇情報も含む。勤務実績情報とは、人員の勤務実績に関する情報である。勤務実績情報は、期間特定情報の集合、又は期間特定情報及び部門特定情報の組の集合である。

休暇情報とは、当該人員の休暇の取得予定に関する情報である。休暇情報は、例えば、期間特定情報の集合である。休暇情報を構成する期間特定情報は、通常、日付であるが、午前／午後、時間帯等でもよい。

なお、休暇情報は、具体的には、例えば、休暇予定日の日付の集合である。または、休暇情報は、カレンダー情報の複数の日付のうち休暇予定日の日付に、休暇予定日を示す休暇フラグを付したもの（つまり、後述する勤務予定情報の一部）でもよい。

スキル情報とは、当該人員の作業のスキルに関する情報である。スキル情報は、例えば、担当可能な部門を特定する部門特定情報の集合である。また、スキル情報は、例えば、作業の経験年数、地位、資格等に関する情報も含んでいてもよい。

また、人員情報は、勤務予定情報も含んでいてもよい。勤務予定情報とは、当該人員の勤務予定に関する情報である。勤務予定情報は、例えば、期間特定情報及び部門特定情報の組の集合（図１２Ｂ参照）である。ただし、単一部門の場合、勤務予定情報は、期間特定情報の集合（図示しない）でもよい。

勤務予定情報は、具体的には、例えば、勤務予定日の日付、開始時刻及び部門名の組の集合である。ただし、定時勤務の場合、開始時刻はなくてもよい。また、単一部門の場合、部門名はなくてもよい。または、勤務予定情報は、カレンダー情報を構成する複数の日付のうち、勤務予定の日付に、開始時刻及び部門名の組、又は開始時刻、勤務日を示す勤務フラグ、を付したものでもよい。

なお、勤務予定情報は、後述する作業計画のうち、一の人員特定情報に対応する部分である。つまり、勤務予定情報は、後述する作成部１２４Ｂが作業計画を作成した後、当該作成された作業計画から取得される。ただし、勤務予定情報の初期値は、人員の手入力に基づく情報であり、当該初期値が、後に作成部１２４Ｂが作成した作業計画で更新されてもよい。

本実施形態における設定部１２３Ｂは、部門情報も用いて、部門別の標準工数を設定する。部門情報とは、作業を分担する複数の部門に関する情報である。部門情報は、例えば、部門特定情報と優先順位情報との組の集合である。部門特定情報とは、部門を特定する情報である。部門特定情報は、例えば、“レジ”や“品出し”等の部門名であるが、部門名に対応付いたＩＤなどでもよい。優先順位情報とは、部門間の優先順位に関する情報である。優先順位情報は、例えば、優先順位を示す数値（“１”，“２”等）である。

なお、部門特定情報と優先順位情報との組の集合とは、例えば“（レジ，１），（品出し，２），・・・”である。または、部門情報は、複数の部門特定情報を優先順位に従う順序で配列したもの（例えば、“レジ，品出し，・・・”）でもよい。

ただし、優先順位情報は必須ではなく、部門情報は、例えば、複数の部門に対応する複数の部門特定情報の集合であってもよい。

また、複数の部門特定情報は、階層化（店舗・店舗内の部署・部署内のチーム等）されていてもよい。例えば、最上位の部門が「店舗」、その下位の部門が店舗内の「部署」、更にその下位の部門が部署内の「チーム」等であってもよい。

なお、設定部１２３Ｂは、例えば、作業によって得られる売り上げに関する売上情報も用いて、コストを考慮した標準工数を設定してもよい。

なお、物品の製造の場合における標準工数は、工程別に設定されてもよい。

（８－２－４）計画作成
作成部１２４Ｂは、設定部１２３Ｂが設定した標準工数と、予測部１２２Ｂが取得した１以上の工数予測値と、作業を行う１人以上の人員に対応する１以上の人員情報と、に少なくとも基づいて、作業計画を作成する。作業を行う人員の数は、通常、２人以上であるが、１人でもよい。従って、作業計画を作成するための人員情報の数は、通常、２つ以上であるが、１つでもよい。以下では、人員の数を２人以上、人員情報の数を２つ以上として説明する。なお、作成された作業計画は、例えば、計画作成装置１Ｂのメモリに格納されるが、その格納場所は問わない。

作業計画とは、将来の１以上の第２期間に２人以上の人員によって行われる作業に関する計画である。本実施形態における作業計画は、例えば、図１２Ｂに示すような、２以上の人員特定情報に対応する２以上の勤務予定情報の集合である。勤務予定情報は、前述したように、期間特定情報及び部門特定情報の組の集合である。

なお、例えば、人員特定情報“ａａ”に対応する勤務予定情報は、“｛（２０２１，２，２１，８），ＡＡ｝，｛（２０２１，２，２１，９），ＡＡ｝，・・・｛（２０２１，２，２１，１４），ＡＡ｝，｛（２０２１，２，２２，９），ＢＢ｝・・・”である。

なお、作業計画は、例えば、シフト計画及び人員計画で構成されてもよい。シフト計画とは、複数の人員の勤務予定（シフト）に関する計画である。シフト計画は、どの人員がどの期間（例えば、どの日）に作業をするかを示す情報であり、例えば、人員特定情報及び期間特定情報（例えば、日特定情報）の組の集合で構成される。人員計画とは、勤務予定の人員の、各部門への配置に関する計画である。人員計画は、例えば、人員特定情報、部門特定情報、及び期間特定情報（例えば、時間帯特定情報）の組の集合である。

ただし、上記は例示に過ぎず、作業計画のデータ構造は問わない。

本実施形態における作成部１２４Ｂは、部門情報も用いて、時間帯及び部門別の作業計画を作成する。なお、作業計画は、人員（スキル）及び部門（優先順位）以外の制約条件も考慮して作成されてもよい。

本実施形態における作成部１２４Ｂは、例えば、標準工数と、１以上の工数予測値と、２以上の人員情報と、を含む作成用データセットを入力とし、作業計画を出力とする作成アルゴリズムを用いて、作業計画を作成する。

（８－２－５）標準工数の更新
更新部１２５は、差異検出装置２Ｂからの差異情報に基づいて、設定部１２３Ｂが設定した標準工数を更新する。

詳しくは、例えば、計画作成装置１Ｂのメモリに、設定部１２３Ｂが設定した標準工数が格納されている。受付部１１Ｂは、差異検出装置２Ｂから出力された差異情報を受け付け、更新部１２５は、当該受け付けられた差異情報が示す差異が縮小するように、メモリ内の標準工数を更新する。

具体的には、例えば、差異検出装置２Ｂのメモリに、現在の期間における差異情報が保持されている。更新部１２５は、現在の期間から次の期間への移行時に、メモリ内の現在の標準工数をインクリメント又はデクリメントする。そして、更新部１２５は、当該次の期間からその次の期間への移行時に、差異検出装置２Ｂから差異情報を取得し、メモリ内の差異情報と当該取得した差異情報とを比較する。当該比較の結果、差異が縮小している場合、更新部１２５は、当該インクリメント又はデクリメント後の標準工数を保持する。一方、差異が拡大している場合、更新部１２５は、当該インクリメント又はデクリメント後の標準工数を、元の標準工数に戻す。

上記のような処理を繰り返すことで、計画された工数と実際の工数との間の差異が縮小するように、標準工数が更新されていく。

（８－２－６）モデル生成
生成部１２１Ｂは、２以上の学習用データセット（ＤＴ：後述）を用いて機械学習の学習アルゴリズム（ＬＡ：後述）を実行することにより、モデルを生成する。なお、生成されたモデルは、例えば、計画作成装置１Ｂのメモリに格納されるが、その格納場所は問わない。

詳しくは、生成部１２１Ｂは、２以上の学習用データセットの各々について、学習用データセットの一部（第１部分）を入力データ、学習用データセットの他の一部（第２部分）を教師データとして、機械学習の学習アルゴリズムを実行する。

第１部分は、予測用データセットと共通する部分であり、例えば、期間特定情報、期間属性情報、及び数量情報の組である。第２部分は、予測モデルの出力に対応する部分であり、例えば、工数実績値である。

これによって、第１部分と第２部分との間の関係が学習され、未知の第１部分に対して、第２部分の予測値を出力する予測モデルが生成される。

なお、２以上の学習用データセットを用いて機械学習の学習アルゴリズムを実行することは、例えば、学習用データセットの入力値（教師データ）を予測モデルの入力層に入れ、学習用データセットの出力値を予測モデルの出力層に入れることにより、予測モデルを生成することであってもよい。

学習用データセットは、期間特定情報、期間属性情報、及び数量情報の組と、工数実績値（ＡＶ：後述）と、を含む。

工数実績値とは、期間における作業の実際の工数である。工数実績値は、２人以上の人員に対応する２以上の勤務実績情報（図１２Ａ参照：後述）から取得される。

本実施形態において、作業は、販売に関連する作業である。販売は、物品の販売でも、サービスの販売でもよい。

対象は、販売が行われる場所への来客である。数量情報は、来客数情報を含む。来客数情報は、期間における来客数に関する情報である。

来客数情報は、来客数予測値（ＰＶ１：後述）を含む。来客数予測値とは、期間における来客数を予測した結果である。

期間属性情報は、特売期間フラグを含む。特売期間フラグとは、期間が特売期間に属するか否かを示すフラグである。特売期間は、例えば、特売日、特売時間帯などである。特売期間フラグは、例えば、特売日フラグ、特売時間帯フラグなどである。

期間属性情報は、天候情報を更に含む。天候情報とは、作業が行われる場所の期間における天候に関する情報である。天候情報は、例えば、実測値であるが、予測値でもよい。天候情報は、例えば、気象庁のサーバ等から取得される。

期間は、例えば、一の日に属する２以上の時間帯の各々であってもよい。この場合、設定部１２３Ｂは、作業の時間帯別の標準工数を設定する。来客数予測値は、２以上の時間帯が属する一の日における来客数の予測値である。工数予測値は、時間帯別の工数予測値を含む。

作業は、２以上の部門によって分担されてもよい。２以上の部門は、例えば、一の企業に属する複数の店舗、一の店舗に属する複数の部署、一の部署に属する複数のチームなどである。

この場合、２以上の部門の各々に、作業を行う１人以上の人員が属する。各部門の作業は、通常、並列に実行されるが、順次実行されてもよい。設定部１２３Ｂは、時間帯及び部門別の標準工数を設定する。工数予測値は、時間帯及び部門別の工数予測値を含む。

処理部１２Ｂは、例えば、入力されるデータセットが予測用か学習用かを判断し、判断結果に対応するアルゴリズムに当該データセットを引き渡す。なお、判断は、例えば、現在時刻情報に含まれる日付（年月日）と、データセット中の日付との比較に基づく。

すなわち、処理部１２Ｂは、例えば、プロセッサの内蔵時計やＮＴＰ（Network Time Protocol）サーバ等から現在時刻情報を取得し、当該取得した現在時刻情報に含まれる日付と、データセット中の日付とを比較する。そして、比較の結果、データセット中の日付が現在時刻情報に含まれる日付よりも前である場合、処理部１２Ｂは、当該データセットは学習用と判断し、当該データセットを学習アルゴリズムに引き渡す。一方、データセット中の日付が現在時刻情報に含まれる日付以降である場合、処理部１２Ｂは、当該データセットは予測用と判断し、当該データセットを予測アルゴリズムに引き渡す。

なお、データセットを引き渡す際、処理部１２Ｂは、当該データセット中の日付で特定される日における作業の有無を判断し、作業ありと判断した場合にのみ引き渡しを実行し、作業なしと判断した場合には引き渡しを実行しなくてもよい。

ここでの判断は、例えば、データセット中の休業日フラグ又は時短フラグに基づく。ただし、処理部１２Ｂは、休業日フラグ等によらず、作業有無予測モデルを用いて判断してもよい。作業有無予測モデルは、予測用データセットを入力とし、作業の有無を示すフラグを出力とするモデルである。作業有無予測モデルは、例えば、生成部１２１Ｂが、学習用データセットの第１部分を入力データ、第２部分を教師データとして機械学習の学習アルゴリズムを実行することにより、生成される。

（８－２－７）モデルの詳細
本実施形態におけるモデルは、図９に示すように、予測用データセットＤＰを入力とし、時間帯及び部門別工数予測値ＰＶ２を出力とする工数予測モデルＰＭである。

予測用データセットＤＰは、将来の２以上の時間帯の各々について、時間帯特定情報ＴＩ、日属性情報ＡＩ、及び来客数予測値ＰＶ１の組、を含む。時間帯特定情報ＴＩは、当該時間帯を特定する情報である。日属性情報ＡＩは、当該時間帯が属する一の日の属性に関する情報である。来客数予測値ＰＶ１は、当該時間帯が属する一の日における来客数の予測値である。

予測用データセットＤＰは、部門特定情報に対応付いている。部門特定情報とは、部門を特定する情報である。

予測部１２２Ｂは、２以上の部門特定情報の各々について、当該部門特定情報に対応付いた予測用データセットＤＰを入力として工数予測モデルＰＭを用いた工数予測アルゴリズムＰＡを実行することにより、将来の２以上の時間帯に対応する２以上の工数予測値を部門別に取得する。

このように、本実施形態では、予測用データセットＤＰから直に、時間帯及び部門別の工数を予測する１段階予測が行われる。

この実施形態によれば、工数予測モデルＰＭを用いた１段階予測によって、時間帯及び部門別の工数予測の更なる精度向上を図ることができる。

また、本実施形態では、学習用データセットは、学習用データセットＤＴである。学習用データセットＤＴは、過去の２以上の時間帯の各々について、時間帯特定情報ＴＩ、日属性情報ＡＩ、及び来客数予測値ＰＶ１の組と、時間帯及び部門別工数実績値ＡＶと、を含む。

時間帯及び部門別工数実績値ＡＶは、当該時間帯における作業の部門別の実際の工数である。学習用データセットＤＴは、部門特定情報に対応付いている。

生成部１２１Ｂは、２以上の部門特定情報の各々について、当該部門特定情報に対応付いた学習用データセットＤＴの第１部分を入力データ、第２部分を教師データとして機械学習の学習アルゴリズムＬＡを実行することにより、工数予測モデルＰＭを生成する。

このように、本実施形態では、計画作成装置１Ｂ自身が、第１学習用データセットを対象（入力データおよび教師データ：以下同様）とする機械学習によって、工数予測モデルＰＭを生成できる。

（８－２－８）差異に基づく標準工数の更新
受付部１１Ｂは、差異検出装置２Ｂから差異情報を受け付ける。なお、後述するように、差異検出装置２Ｂは、計画作成装置（作成部１２４Ｂ）が作成した作業計画を基に行われる実際の作業をカメラ３等で観測して、当該作業計画及び当該観測の結果から、計画された作業と実際の作業との間の工数に関する差異を検出し、差異情報を取得する。

更新部１２５は、差異検出装置２Ｂからの差異情報に基づいて、設定部１２３Ｂが設定した標準工数を、上記差異が縮小するように更新する。

更新部１２５は、設定された標準工数を、例えば、観測部２２１が取得する工数実績値が標準工数に近づくように更新してもよい。

詳しくは、更新部１２５は、設定部１２３Ｂが設定した標準工数（メモリに保持されている標準工数）を、増加方向又は減少方向（例えば、増加方向）に所定量ずつ変化させていき、当該変化に応じて差異情報が増加するか減少するかを判断する。

当該変化に応じて差異検出装置２Ｂからの差異情報の示す差異が増加する場合、更新部１２５は、変化の方向を反転させ、上記同様の動作を行う。つまり、更新部１２５は、標準工数を当該変化とは逆の方向（例えば、減少方向）に所定量ずつ変化させていき、当該変化に応じて差異情報が増加するか減少するかを判断する。

当該変化に応じて、差異情報の示す差異が減少する場合、更新部１２５は、差異が増加に転ずる（つまり、極小値をとる）まで、同様の動作を継続する。これによって、標準値は、差異情報の示す差異が極小値をとるような値に更新される。

こうして標準工数を更新することで、工数実績値と標準工数との間の差異が縮小し又は縮小していく。

これによって、差異の縮小、ひいては作業計画の最適化を図ることができる。

（８－２－９）差異に基づく工数予測値の更新
更新部１２５は、予測部１２２Ｂが取得した工数予測値を、差異検出装置２Ｂからの差異情報が示す差異が縮小するように更新する。

更新部１２５は、例えば、観測部２２１が取得する工数実績値が標準工数に近づくように、工数予測値を更新してもよい。

詳しくは、更新部１２５は、予測部１２２Ｂが取得した工数予測値（メモリに保持されている工数予測値）を、増加方向又は減少方向（例えば、増加方向）に所定量ずつ変化させていき、当該変化に応じて差異情報の示す差異が増加するか減少するかを判断する。

当該変化に応じて、差異検出装置２Ｂからの差異情報の示す差異が増加する場合、更新部１２５は、変化の方向を反転させ、上記同様の動作を行う。つまり、更新部１２５は、工数予測値を当該変化とは逆の方向（例えば、減少方向）に所定量ずつ変化させていき、当該変化に応じて差異情報の示す差異が増加するか減少するかを判断する。

当該変化に応じて、差異情報の示す差異が減少する場合、更新部１２５は、差異が増加に転ずる（つまり、極小値をとる）まで、同様の動作を継続する。これによって、工数予測値は、差異が極小値をとるような値に更新される。

こうして工数予測値を更新することで、工数実績値と標準値との間の差異が縮小し又は縮小していく。

これによって、差異の縮小、ひいては作業計画の最適化を図ることができる。

なお、更新部１２５は、工数予測値の更新及び標準工数の更新の両方を行うことが好適である。すなわち、更新部１２５は、例えば、差異が極小値をとるように工数予測値を更新した後、差異が当該極小値（第１極小値）よりも小さい極小値（第２極小値）をとるように、標準工数を更新する。

ただし、工数予測値の更新及び標準工数の更新の実行順序は、上記とは逆でもよい。すなわち、更新部１２５は、差異が極小値をとるように標準工数を更新した後、差異が当該極小値（第１極小値）よりも小さい極小値（第２極小値）をとるように、工数予測値を更新してもよい。

または、更新部１２５は、工数予測値の更新及び標準工数の更新を交互に繰り返してもよい。これによって、差異の更なる縮小を図ることができる。

または、更新部１２５は、工数予測値の更新のみを行い、標準工数の更新を行わなくてもよい。または、更新部１２４２は、標準工数の更新のみを行い、工数予測値の更新を行わなくてもよい。いずれの場合も、差異の縮小を図ることはできる。

（８－２－１０）その他の更新
更新部１２５は、工数予測値又は工数実績値と標準工数との差異が縮小する又は縮小していくように、作成部１２４Ｂが作成した作業計画を更新してもよい。

または、更新部１２５は、工数予測値又は工数実績値と標準値との差異が縮小する又は縮小していくように、作業を構成する一連の作業工程を更新してもよい。

なお、作業計画を更新、及び作業を構成する一連の作業工程の更新、については、「（９－３）部門間の連携」で説明する。

（８－３）差異検出装置
差異検出装置２Ｂは、図８に示すように、受付部２１Ｂと、処理部２２Ｂと、出力部２３とを備える。ただし、差異検出装置２Ｂは処理部２２Ｂのみを備え、受付部２１Ｂ及び出力部２３は、差異検出装置２Ｂとは別体の端末装置（タブレット端末等）が備えていてもよい。

処理部２２Ｂは、観測部２２１と、検出部２２２とを備える。

受付部２１Ｂは、各種の情報を受け付ける。各種の情報とは、各種の情報とは、例えば、作業計画、対策情報などである。

受付部２１Ｂは、例えば、計画作成装置１Ｂからネットワーク４００を介して作業計画を受け付ける。また、受付部２１Ｂは、管理者が入力する対策情報を受け付ける。

処理部２２Ｂは、各種の処理を実行する。各種の処理とは、例えば、観測部２２１及び検出部２２２の処理である。

観測部２２１は、計画作成装置１Ｂによって作成された作業計画を基に行われる実際の作業を観測する。観測とは、例えば、カメラ３による撮影、ＬＰＳ４による位置検出などである。

観測部２２１は、カメラ３で実際の作業を撮影し、作業を行う人員、及び当該作業対象（来客、物品等）、に関する画像情報を取得する。また、観測部２２１は、ＬＰＳ４で位置検出を行い、作業が行われる場所（店舗、倉庫等）における人員及び対象の位置に関する位置情報を取得する。

検出部２２２は、計画作成装置１Ｂからの作業計画、及び観測部２２１の観測結果（画像情報及び位置情報）を基に、計画された作業と実際の作業との間の工数に関する差異を検出し、当該検出した差異に関する差異情報を取得する。

なお、工数に関する差異とは、工数の差異それ自体でもよいし、工数の差異に関連して生じる各種のギャップでもよい。各種のギャップとは、例えば、閾値を超える数の手隙の人員の存在、レジにおける閾値を超える長さの待ち行列の存在、物品の陳列場所における閾値を超える数の欠品の存在、物品の加工場所における閾値を超える数の加工待ち物品の存在、などである。

検出部２２２は、例えば、観測部２２１が取得した画像情報及び位置情報を基に、上記のような各種のギャップを検出し、当該検出した各種のギャップを基に、工数の差異を示す差異情報を取得してもよい。工数の差異を示す差異情報は、例えば、作業計画に含まれる工数に対する実際の工数の差分（通常、正負の符号を含む）であるが、余剰又は不足を示すフラグ（正負の符号に対応する情報のみ）でもよい。

詳しくは、検出部２２２は、例えば、画像情報及び位置情報を入力とし、各種のギャップに関するギャップ情報を出力とするギャップ検出モデル、を用いて、ギャップ情報を取得する。次に、検出部２２２は、ギャップ情報を入力とし、差異情報を出力とする差異検出モデル、を用いて、差異情報を取得する。

なお、ギャップ検出モデルは、例えば、画像情報及び位置情報の組と、人手で入力されたギャップ情報と、を含む学習用データセットの第１部分（画像情報及び位置情報の組）を入力データ、第２部分（ギャップ情報）を教師データとして機械学習の学習アルゴリズム（ＬＡ）を実行することにより生成される。差異検出モデルは、例えば、ギャップ情報と、人手で入力された差分情報と、を含む学習用データセットの第１部分（ギャップ情報）を入力データ、第２部分（差分情報）を教師データとして機械学習の学習アルゴリズム（ＬＡ）を実行することにより生成される。

また、差異検出装置２Ｂ（処理部２２Ｂ）は、上記のようにしてギャップ検出モデルおよび差異検出モデルを生成する生成部（図示しない）を更に備えていてもよい。

ただし、後述するように、差異検出装置２Ｂ（出力部２３）は、観測部２２１の観測結果を可視化して出力してもよい。当該視覚化された観測結果を見た人が、差異を認識して、当該認識した差異に関する差異情報を入力デバイスで入力し、差異検出装置２Ｂは、当該入力された差異情報を受け付けてもよい。

出力部２３は、各種の情報を出力する。各種の情報とは、例えば、前述した差異情報、後述する対策情報、及び後述する観測結果などである。

出力部２３は、検出部２２２が取得した差異情報を、例えばネットワーク４００を介して送信することにより、計画作成装置１Ｂに引き渡す。なお、装置間での情報の受け渡しは、ネットワーク４００等の通信媒体に限らず、メモリカード等の携帯型記録媒体を介して行われてもよい。

また、出力部２３は、観測部２２１の観測結果を可視化して出力（例えば、ディスプレイに表示）してもよい。

観測結果を見た人（例えば、作業を管理する管理者）が、上記のようなギャップを認識し、ギャップを減らすための対策に関する対策情報を、キーボード等の入力デバイスを介して入力する。対策情報は、例えば、ギャップが少ない部門の作業計画や運営方法に関する情報、人員の増減や配置変更に関する指示などである。

差異検出装置２Ｂにおいて、上記入力された対策情報を受付部２１Ｂが受け付け、出力部２３は、当該受け付けられた対策情報を、上記差異情報と共に計画作成装置１Ｂに出力する。なお、対策情報は、差異情報に含めて出力されてもよい。

計画作成装置１Ｂにおいて、受付部１１Ｂが上記差異情報及び上記対策情報を受け付け、更新部１２５は、当該差異情報を基に標準工数を更新し、出力部１３Ｂは、当該受け付けられた対策情報を視覚化して出力する。なお、対策情報は、管理者から、作業を行う人員に、直接伝達されてもよい。

これによって、作業計画の最適化を図ることができる。

なお、上述した差異情報は、総工数に関する情報でもよいし、時間帯及び部門別の工数に関する情報でもよい。

（８－４）計画最適化システムの動作
以下、計画最適化システム１００Ｂの動作について説明する。なお、以下の説明では、各部の詳細な動作説明は省略する。

計画最適化システム１００Ｂを構成する計画作成装置１Ｂは、例えば、次のように動作する。

計画作成装置１Ｂを構成する受付部１１Ｂが入力デバイスを介してデータセットを受け付けた場合、処理部１２Ｂは、受け付けられたデータセットが予測用か否かを、プロセッサの内蔵時計等から取得される現在時刻情報に含まれる年月日と、当該データセットに含まれる年月日との比較に基づいて判断する。

学習用であると判断されたデータセットは、メモリ内の学習用データセット用領域（図示しない）に格納される。メモリに所定数の学習用データセットが格納されると、生成部１２１Ｂは、当該格納されている学習用データセット（ＤＴ）の第１部分を入力データ、第２部分を教師データとして機械学習の学習アルゴリズム（ＬＡ）を実行することにより、予測用データセット（ＤＰ）を入力とし、工数予測値（ＰＶ２）を出力とするモデル（ＰＭ）、を生成する。

予測用であると判断されたデータセットは、メモリ内の予測用データセット用領域（図示しない）に格納される。メモリに所定数の予測用データセット（ＤＰ）が格納されると、予測部１２２Ｂは、当該格納されている学習用データセット（ＤＴ）を入力として、生成されたモデル（ＰＭ）を用いた予測アルゴリズム（ＰＡ）を実行することにより、将来の１以上の第２期間に対応する１以上の工数予測値（ＰＶ２）を取得する。

受付部１１Ｂが入力デバイスを介して計画作成指示を受け付けた場合、設定部１２３Ｂは、標準工数を設定する。作成部１２４Ｂは、設定された標準工数、取得された１以上の工数予測値（ＰＶ２）、及びメモリに格納されている２以上の人員情報等に基づいて、将来の１以上の第２期間に２人以上の人員が上記作業を行うための作業計画を作成する。

出力部１３Ｂは、作成された作業計画を出力する。ここで出力された作業計画を基に、２人以上の人員によって作業が実行される。また、出力された作業計画は、差異検出装置２Ｂに引き渡される。

受付部１１Ｂが差異検出装置２Ｂから差異情報を受け付けた場合、更新部１２５は、受け付けられた差異情報に基づいて設定された標準工数を、計画された作業と実際の作業との間の差異が縮小するように更新する。

差異検出装置２Ｂは、例えば、次のように動作する。

差異検出装置２Ｂを構成する観測部２２１は、計画作成装置１Ｂが作成した作業計画に基づいて実際に行われる作業を、カメラ３及びＬＰＳ４を介して観測する。

検出部２２２は、当該計画情報及び観測の結果から、当該作業計画によって計画された作業と実際の作業との間の工数に関する差異を検出し、当該検出した差異に関する差異情報を取得する。出力部２３は、取得された差異情報を出力する。当該出力された差異情報は、計画作成装置１Ｂに引き渡される。

なお、当該出力された差異情報を基に、作業を管理する管理者等によって、差異を縮小するための対策情報の入力が行われ、受付部２１Ｂが当該入力された対策情報を受け付け、出力部２３は、当該受け付けられた対策情報を計画作成装置１Ｂに引き渡してもよい。

（９）具体的な適用例
実施形態１で説明したターゲット管理システム１００は、例えば、図１３に示す物流、図１４に示す販売、及び経営（図示しない）、を含む活動の、ターゲットによる管理に適用される。なお、実施形態２で説明した品出管理システム１００Ａ及び実施形態３で説明した計画最適化システム１００Ｂは、主として販売に適用可能である。

本例におけるターゲットは、進捗情報、入荷量情報、出荷量情報、在庫数量情報、品出関連情報、収益性等である。

（９－１）物流への適用
工場５０１から出荷された荷物５０２は、図１３の物流により、店舗２００へと配送され、図１４の販売により、店舗２００への来客の手に渡る。荷物５０２は、工場５０１と倉庫５００との間、及び倉庫５００と店舗との間を、トラック５０３で配送される。荷物５０２には、荷物５０２自身を識別するバーコード（図示しない）が付されている。ターゲット管理システム１００のメモリには、各種のターゲットに関する標準値が格納されている。

物流は、図１３に示すように、保管部門５００Ａ、ピッキング部門５００Ｂ、仕分け部門５００Ｃ、及び積み出し部門５００Ｄによって実現される。

（９－１－１）保管部門
保管部門５００Ａでは、取得部１２１が、図示しないバーコード読取機を介して在庫数量情報の値を取得し、第１出力制御部１２４１ａは、その取得値を出力させる。これによって、物流を管理する管理者又は作業を行う人員は、倉庫内の在庫状態をタイムリーに把握できる。

また、保管部門５００Ａでは、検出部１２３が、在庫数量情報について標準値と取得値との差異を検出し、第２出力制御部１２４１ｂは、その検出された差異を出力させる。これによって、人員は、発注すべき数量を適切に把握できる。

さらに、保管部門５００Ａでは、更新部１２４２が、在庫数量情報に関し、標準値と取得値との差異が縮小するように標準値を更新する。これによって、在庫数量情報に関する標準値が不適正であっても、その不適正な標準値が適正化される又は適正化されていく。

これにより、倉庫５００内は、常に適正な在庫状態に維持される。つまり、ターゲット管理システム１００は、保管部門５００Ａにおける適正な在庫状態の維持を支援できる。

（９－１－２）ピッキング部門
ピッキング部門５００Ｂでは、取得部１２１が、カメラ３を介して進捗情報の値を取得し、第１出力制御部１２４１ａは、その取得値を出力させる。これによって、ピッキングを行う複数の人員の各々について、作業の進捗がリアルタイムに可視化される。

また、ピッキング部門５００Ｂでは、検出部１２３が、進捗情報について標準値と取得値との差異を検出し、第２出力制御部１２４１ｂは、その検出された差異を出力させる。これによって、管理者は、複数の人員の各々について、標準値と取得値との差異を認識できる。

さらに、ピッキング部門５００Ｂでは、更新部１２４２が、進捗情報に関し、標準値と取得値との差異が縮小するように標準値を更新する。これによって、進捗情報に関する標準値が不適正であっても、その不適正な標準値が適正化される又は適正化されていく。

これにより、管理者は、複数の人員の各々について、作業の進捗を把握し、遅延を最小にするための的確な業務配分が可能となる。つまり、ターゲット管理システム１００は、ピッキング部門５００Ｂでの最適な業務配分を支援できる。

（９－１－３）仕分け部門
仕分け部門５００Ｃでは、機械による仕分けと、人手による仕分けとが行われる。取得部１２１が、カメラ３を介して、機械による仕分け及び人手による仕分の各々について、進捗情報の値を取得し、第１出力制御部１２４１ａは、それら２種類の取得値を出力させる。これによって、仕分け部門５００Ｃの管理者は、機械による仕分け及び人手による仕分けの各々について、作業の進捗を把握できる。

また、仕分け部門５００Ｃでは、検出部１２３が、機械による仕分け及び人手による仕分けの各々について、標準値と取得値との差異を検出し、第２出力制御部１２４１ｂは、それらの検出された差異を出力させる。これによって、管理者は、仕分け部門５００Ｃにおけるボトルネックを抽出し、プロセスの再設計を行うことができる。また、２種類の仕分けを同期させ、仕分け部門５００Ｃ全体のスループットを向上させることができる。

さらに、仕分け部門５００Ｃでは、更新部１２４２が、機械による仕分け及び人手による仕分の各々の進捗情報に関し、標準値と取得値との差異が縮小するように標準値を更新する。これによって、機械による仕分け及び人手による仕分けの少なくとも一方について、進捗情報に関する標準値が不適正であっても、その又はそれらの不適正な標準値が適正化される又は適正化されていく。

これにより、仕分け部門５００Ｃ全体のスループットが適正に維持される。つまり、ターゲット管理システム１００は、仕分け部門５００Ｃ全体における適正なスループットの維持を支援できる。

（９－１－４）出荷部門
出荷部門５００Ｄでは、取得部１２１が、カメラ３を介して出荷量情報の値を取得し、第１出力制御部１２４１ａは、その取得値を出力させる。これによって、出荷部門５００Ｄの管理者は、出荷量を把握できる。

また、出荷部門５００Ｄでは、出荷量情報に関する標準値は、出荷された荷物５０２を店舗２００へと配送するトラック５０３の運用状態（例えば、単位時間当たりの台数、１台当たりの積載量等）に基づいて設定される。検出部１２３が、出荷量情報について、標準値と取得値との差異を検出し、第２出力制御部１２４１ｂは、その検出された差異を出力させる。これによって、管理者は、トラック５０３の運用状態に最適な出荷を実現できる。

さらに、出荷部門５００Ｄでは、更新部１２４２が、出荷量情報に関し、標準値と取得値との差異が縮小するように標準値を更新する。これによって、出荷量情報に関する標準値が不適正であっても、その不適正な標準値が適正化される又は適正化されていく。

これにより、出荷部門５００Ｄからの出荷量が、トラック５０３の運用状態に応じて適正に維持される。つまり、ターゲット管理システム１００は、適正な出荷量の維持を支援できる。

（９－２）販売への適用
販売は、図１４に示すように、バックルーム部門２００Ａ、及び店頭部門２００Ｂによって実現される。

（９－２－１）バックルーム部門
バックルーム部門２００Ａでは、取得部１２１が、カメラ３を介して在庫数量情報の値を商品ごとに取得し、第１出力制御部１２４１ａは、それらの取得値を出力させる。

なお、本例では、一の荷物５０２の中に、一の種類の商品が所定数だけ収納されている。バックルーム内は、複数の区画に区分され、複数の区画の各々に、一の種類の商品を収納した１つ以上の荷物５０２が置かれる。複数の区画の各々は、その区画に置かれる商品の種類を示す種類情報に対応付いている。

取得部１２１は、カメラ３からの画像情報を基に、複数の区画の各々について、その区画に置かれた荷物５０２の数を検出し、検出した数に上記所定数を乗算することにより、商品数を取得する。次に、取得部１２１は、複数の区画の各々について、その区画に対応付いた種類情報を用いて、その区画に存在する商品の種類および数を取得する。そして、取得部１２１は、取得した商品の数を種類ごとに合計する。

第１出力制御部１２４１ａは、取得部１２１が取得した情報（商品数を種類ごとに示す情報）を出力させる。出力先は、ここでは、バックルームで作業する人員の携帯端末であるが、販売の管理者の端末でもよい。

これによって、バックルームにおける商品ごとの在庫数量がリアルタイムに可視化される。

また、検出部１２３が、在庫数量情報について、標準値と取得値との差異を商品ごとに検出し、第２出力制御部１２４１ｂは、それらの検出された差異を出力させる。これによって、販売の管理者は、在庫数量情報について、標準値と取得値との差異を商品ごとに認識できる。

さらに、バックルーム部門２００Ａでは、更新部１２４２が、在庫数量に関し、標準値と取得値との差異が縮小するように標準値を更新する。これによって、在庫数量に関する標準値が不適正であっても、その不適正な標準値が適正化される又は適正化されていく。

これにより、管理者は、在庫不足の商品がある場合に、その品名及び不足数量を把握し、速やかな発注の指示が可能となる。また、在庫過剰の商品がある場合に、その品名及び余剰数量を把握し、発注を控える又は数量を減らす指示が可能となる。つまり、ターゲット管理システム１００は、バックルーム部門２００Ａでの最適な在庫管理を支援できる。

（９－２－２）店頭部門
店頭部門２００Ｂでは、取得部１２１が、カメラ３を介して、棚に陳列されている数量に関する数量情報（以下、陳列数量情報）の値を商品ごとに取得し、第１出力制御部１２４１ａは、それらの取得値を出力させる。これによって、店頭における商品ごとの陳列数量がリアルタイムに可視化される。

また、店頭部門２００Ｂでは、検出部１２３が、陳列数量情報について標準値と取得値との差異を商品ごとに検出し、第２出力制御部１２４１ｂは、それらの検出された差異を出力させる。これによって、販売の管理者は、陳列数量情報について、標準値と取得値との差異を商品ごとに認識できる。

これにより、管理者は、陳列不足の商品がある場合に、その品名及び不足数量を把握し、タイムリーな品出しの指示が可能となる。つまり、ターゲット管理システム１００は、店頭部門２００Ｂでの最適な陳列状態の維持を支援できる。それによって、チャンスロスの削減が図られる。

また、店頭部門２００Ｂでは、取得部１２１が、カメラ３を介して、来客に関する来客情報の値を取得し、第１出力制御部１２４１ａは、それらの取得値を出力させる。なお、来客情報は、例えば、前述した来客数情報であるが、滞在時間、立ち寄った売場等に関する情報でもよい。これによって、店頭における来客の状況がリアルタイムに可視化される。

また、店頭部門２００Ｂでは、検出部１２３が、来客情報について、標準値と取得値との差異を検出し、第２出力制御部１２４１ｂは、その検出された差異を出力させる。これによって、販売の管理者は、店頭における来客の状況について、標準値と取得値との差異をリアルタイムに認識できる。

さらに、店頭部門２００Ｂでは、更新部１２４２が、陳列数情報及び来客情報の各々に関し、標準値と取得値との差異が縮小するように標準値を更新する。これによって、陳列数情報及び来客情報の少なくとも一方に関する標準値が不適正であっても、その又はそれらの不適正な標準値が適正化される又は適正化されていく。

加えて、店頭部門２００Ｂでは、予測部１２４３が、陳列数情報及び来客情報の各々に関して予測値を取得し、取得部１２１に引き渡す。それによって、陳列数情報及び来客情報の各々に関する取得値の精度向上が図られる。

これにより、管理者は、来客の状況に応じて、接客、優先品出しの指示を的確に行うことができる。つまり、ターゲット管理システム１００は、店頭部門２００Ｂでの来客への的確な対応の維持を支援できる。それによって、店舗価値の向上が図られる。

（９－３）部門間の連携
工場から出荷された商品は、保管部門５００Ａ、ピッキング部門５００Ｂ、仕分け部門５００Ｃ及び出荷部門５００Ｄ、で構成される物流（図１１参照）、並びに、バックルーム部門２００Ａ及び店頭部門２００Ｂで構成される販売（図１２参照）、を経て、来客の手に渡る。

言い換えると、保管部門５００Ａ、ピッキング部門５００Ｂ、仕分け部門５００Ｃ、出荷部門５００Ｄ、バックルーム部門２００Ａ及び店頭部門２００Ｂ、の７つの部門の連携によって、工場からの商品を来客に届ける一連の７つの作業工程が実現される。

そこで、例えば、進捗情報や作業効率情報等のターゲットに関し、設定部１２２が上記７つの部門の各々について標準値を設定し、取得部１２１が上記７つの部門の各々について実績値及び予測値の少なくとも一方を取得し、検出部１２３が上記７つの部門の各々について取得値と標準値との差異を検出する。縮小処理部１２４は、上記７つの部門に対応する７つの差異を基に、上記７つの部門による一連の作業工程の全体又は一部を最適化するための最適化処理（例えば、作業効率の低い部門と高い部門との間で人員を入れ替えたり人員数を増減したりするための計画変更など）を行ってもよい。

また、例えば、バックルーム部門２００Ａ及び店頭部門２００Ｂ（図１２参照）の間で、在庫数量情報等のターゲットに関して、次のような縮小処理を行ってもよい。すなわち、設定部１２２が、バックルーム部門２００Ａにおける品出し作業の進捗に関する進捗情報等を基に、店頭部門２００Ｂへの品出し作業に連動した理想の在庫数量を取得し、取得した在庫数量をターゲットの標準値として設定する。

取得部１２１は、カメラ３からの画像情報等を基に、ターゲットの値（実績値）を取得する。検出部１２３は、取得された値と標準値との差異を検出し、縮小処理部１２４は、検出された差異を縮小するための縮小処理を実行する。

こうして、バックルーム部門２００Ａ及び店頭部門２００Ｂの間で、在庫数量の最適化を図るための連携が実現される。

（９－３－１）複数の部門に対応する複数の差異に基づく作業計画の変更
このような最適化処理は、例えば、複数の部門に対応する複数の差異に基づく作業計画の変更である。縮小処理部１２４は、差異が他の部門と比べて特に大きい部門（ボトルネック）を特定し、その特定した部門における差異が縮小（従って、上記７つの部門に対応する７つの差異が均一化）するように、その特定した部門及びそれより上流の１つ以上の部門、を含む２つ以上の部門、又は７つの部門の全体について、実施形態３で説明したシフト計画や人員計画を変更することにより、上記７つの部門による一連の作業工程の全体又は一部を最適化する。

具体的には、例えば、出荷部門５００Ｄにおいて、トラック５０３の出発時刻に荷物５０２がそろわなかった（あるいは、そろわないことが予想される）場合に、縮小処理部１２４は、出荷部門５００Ｄ、並びにそれよりも上流のピッキング部門及び仕分け部門、についてシフト計画や人員計画を変更することにより、これら３つの部門による一連の作業工程を最適化してもよい。

（９－３－２）差異の小さい部門から差異の大きい部門への情報提供
または、上記のような最適化処理は、例えば、差異の小さい部門から差異の大きい部門への情報の提供であってもよい。提供される情報は、例えば、実施形態３で説明した対策情報（作業計画や運営方法に関する情報、人員の増減や配置変更に関する指示など）である。

具体的には、第２出力制御部１２４１ｂが、例えば、図６に示すような在庫数量と共に、差異が小さいＢ店及びＣ店の各々の情報を含む対策情報を、出力部１３に出力させてもよい。

また、例えば、縮小処理部１２４が、差異が大きいＡ店、Ｄ店及びＥ店の各々に対して、差異が小さいＢ店及びＣ店の各々の情報を基に、人員の増減や配置変更に関する指示を作成してもよい。こうして作成された３つの店舗（Ａ店、Ｄ店及びＥ店）に対応する３つの指示は、第２出力制御部１２４１ｂに引き渡される。第２出力制御部１２４１ｂは、Ａ店、Ｄ店及びＥ店の各々には、その店舗に向けた指示を更に含む対策情報を送信させる。

これによって、差異が大きいＡ店、Ｄ店及びＥ店の各々における作業工程を、差異が小さいＢ店及びＣ店の情報を基に、又は指示に応じて、変更できる。

（９－４）経営への適用（現場層と経営層との連携）
保管部門５００Ａ、ピッキング部門５００Ｂ、仕分け部門５００Ｃ、出荷部門５００Ｄ、バックルーム部門２００Ａ及び店頭部門２００Ｂは、現場層に属する。

取得部１２１は、保管部門５００Ａ、ピッキング部門５００Ｂ、仕分け部門５００Ｃ、出荷部門５００Ｄ、バックルーム部門２００Ａ及び店頭部門２００Ｂ、から選択される１つ以上の部門の各々について、カメラ３からの画像情報を基に、第１ターゲットである工数の第１値を取得する。

設定部１２２は、取得部１２１の取得対象である上記１つ以上の部門の各々について、第１標準値（標準工数）を設定する。また、設定部１２２は、上記１つ以上の部門に対応する１つ以上の第１標準値、及び売上情報を基に、第２ターゲットである収益率の第２標準値を設定する。

検出部１２３は、上記１つ以上の部門の各々について、工数に関する第１取得値と第１標準値との第１差異を検出する。

取得部１２１は、上記１つ以上の部門に対応する１つ以上の第１値と、上記１つ以上の部門に対応する１つ以上の第１差異と、収益率に関する第２標準値とを基に、収益率の第２値を取得する。

検出部１２３は、上記１つ以上の部門の各々について、収益率に関する第２取得値と第２標準値との第２差異を検出する。

縮小処理部１２４は、第２差異を基に第１差異を縮小する第１縮小処理を行う。本例では、第２差異が予め決められた閾値を超えた場合に、第２出力制御部１２４１ｂが、上記１つ以上の部門に対応する１つ以上の第１差異を出力させる。

これにより、経営者は、出力された１つ以上の第１差異を基に、上記１つ以上の部門のうち、第２差異の増大の主因となっている部門を特定し、その特定した部門に第１差異の縮小のための対策を指示できる。

以上により、物流、販売及び経営、を含む活動の、ターゲットによる的確な管理が可能となる。

（１０）ターゲット管理方法及びプログラム
なお、実施形態１に係るターゲット管理システム１００、実施形態２に係る品出管理システム１００Ａ、及び実施形態３に係る計画最適化システム１００Ｂ、の各々と同様の機能は、ターゲット管理方法、（コンピュータ）プログラム、又はプログラムを記録した非一時的記録媒体等で具現化されてもよい。なお、ターゲット管理方法は、上記各種ステップのうち、少なくとも、ステップＳ４（取得ステップ）と、ステップＳ２（設定ステップ）と、ステップＳ７（縮小処理ステップ）とを含む方法である。また、プログラムは、同上の計画作成方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

１００ ターゲット管理システム
１ ターゲット管理装置
１１ 受付部
１２ 処理部
１２１ 取得部
１２２ 設定部
１２３ 検出部
１２４ 縮小処理部
１２４１ 出力制御部
１２４１ａ 第１出力制御部
１２４１ｂ 第２出力制御部
１２４２ 更新部
１２４３ 予測部
１３ 出力部
１００Ａ 品出管理システム（ターゲット管理システム）
１Ａ 品出管理装置
２０ 売場端末
３０ 保管庫端末
１２Ａ 処理部
１１Ａ，２１，３１ 受付部
１３Ａ，２２，３２ 出力部
１２１Ａ 情報生成部
１２２Ａ 第１出力制御部
１２３Ａ 第２出力制御部
２１１ 欠品有無受付部
３１１ 在庫数量受付部
１００Ｂ 計画最適化システム（ターゲット管理システム）
１Ｂ 計画作成装置
１１Ｂ 受付部
１２Ｂ 処理部
１２１Ｂ 生成部
１２２Ｂ 予測部
１２３Ｂ 設定部
１２４Ｂ 作成部
１２５ 更新部
１３Ｂ 出力部
２Ｂ 差異検出装置
２１Ｂ 受付部
２２Ｂ 処理部
２２１ 観測部
２２２ 検出部
２３ 出力部

Claims (14)

1. 複数の作業が行われる複数の時間帯を含む第１期間にわたって、前記複数の作業の工数の実績値を取得する取得部と、
   処理部と、を備え、
   前記処理部は、
   前記第１期間における各作業の前記工数の実績値と予め設定された標準工数との差異を算出し、前記第１期間より後の第２期間において、前記差異が縮小するように前記第２期間に対応する標準工数を更新し、
   前記第２期間について、前記第１期間で取得した前記工数と同じ作業項目について、期間特定情報、期間属性情報、及び期間内の作業対象の数量に関する数量情報、を含む予測用データセットに基づき、工数予測値を取得し、
   前記更新された標準工数と、前記工数予測値と、前記第２期間に作業を行う作業員を含む人員情報と、に基づいて、前記第２期間における作業計画を作成する、
   ターゲット管理システム。
2. 前記処理部は、前記複数の時間帯にわたって算出した前記差異をそれぞれ比較可能に表示装置に出力する、
   請求項１に記載のターゲット管理システム。
3. 前記処理部は、前記第１期間につづく複数の前記第２期間で、前記第２期間に対応する標準工数を所定量ずつ変化させることにより、前記差異の変化を検出する、
   請求項１に記載のターゲット管理システム。
4. 前記処理部は、前記差異が、予め決められた閾値より大きい場合、前記差異が縮小するように前記第２期間に対応する標準工数を更新し、前記閾値以下の場合、前記第２期間に対応する標準工数を更新しない、
   請求項１に記載のターゲット管理システム。
5. 前記取得部は、前記第１期間における前記複数の作業の画像情報または位置情報を取得し、
   前記処理部は、前記画像情報または前記位置情報をもとに前記複数の作業の前記工数について、前記差異を算出する、
   請求項１に記載のターゲット管理システム。
6. 前記処理部は、
   前記差異、前記画像情報、または前記位置情報を表示装置へ出力し、
   前記差異を縮小するための指示を入力装置から受け付ける、
   請求項５に記載のターゲット管理システム。
7. 前記期間特定情報は、日付、又は時間帯を特定する情報である、
   請求項１に記載のターゲット管理システム。
8. 前記期間属性情報は、曜日、特売日、休業日、特売時間帯のいずれかに関する情報である、
   請求項１に記載のターゲット管理システム。
9. 前記数量情報は、来客数情報、入荷量情報、出荷量情報、物品の取扱量情報のいずれかを含む情報である、
   請求項１に記載のターゲット管理システム。
10. 前記処理部は、前記工数に関する値を前記取得部が取得する度に表示装置に出力する、
    請求項１に記載のターゲット管理システム。
11. 前記複数の作業は、連続する一連の作業であり、
    前記処理部は、
    前記第１期間における前記複数の作業のうち前記差異が最も大きい作業を特定し、前記特定した作業の前記差異が前記第２期間において縮小するように、前記第２期間の前記作業計画について、少なくとも前記特定した作業および１以上の上流の作業の前記作業計画あるいは人員割当てを変更する、
    請求項１に記載のターゲット管理システム。
12. 前記処理部は、
    前記第１期間において、所定の経営指標に対する経営実績値を複数の部門に対して部門ごとに取得し、
    前記第１期間における、前記部門ごとに所定の経営指標と前記経営実績値との第２差異を算出し、
    前記複数の部門のうち前記第２差異が閾値以上の部門について、前記差異を表示装置に出力する、
    請求項１に記載のターゲット管理システム。
13. 複数の時間帯を含む第１期間にわたって、複数の作業の工数に関する値を取得する取得ステップと、
    処理ステップと、を備え、
    前記処理ステップは、
    前記第１期間における各作業の工数の実績値と予め設定された標準工数との差異を算出し、前記第１期間より後の第２期間において、前記差異が縮小するように前記第２期間に対応する標準工数を更新し、
    前記第２期間について、前記第１期間で取得した工数と同じ作業項目について、期間特定情報、期間属性情報、及び期間内の作業対象の数量に関する数量情報、を含む予測用データセットに基づき、工数予測値を取得し、
    前記更新された前記標準工数と、前記工数予測値と、前記第２期間に作業を行う作業員を含む人員情報と、に基づいて、前記第２期間における作業計画を作成する、
    ターゲット管理方法。
14. 請求項１３に記載のターゲット管理方法を１以上のプロセッサに実行させるための
    プログラム。

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